論文の概要: Enhancing Efficiency in Multidevice Federated Learning through Data Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.04175v4
• Date: Wed, 10 Apr 2024 12:01:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-04-11 20:04:52.425008
• Title: Enhancing Efficiency in Multidevice Federated Learning through Data Selection
• Title（参考訳）: データ選択によるマルチデバイスフェデレーション学習の効率化
• Authors: Fan Mo, Mohammad Malekzadeh, Soumyajit Chatterjee, Fahim Kawsar, Akhil Mathur,
• Abstract要約: マルチデバイス環境におけるフェデレーション学習(FL)は、膨大な量のプライベートデータから学習する新たな機会を生み出す。 本稿では、デバイス上のデータ選択を制約されたデバイスに組み込むためのFLフレームワークを開発する。 我々のフレームワークは,実装戦略のないベースラインFLと比較して,19%の精度,58%のレイテンシを実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.67484476827617
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Federated learning (FL) in multidevice environments creates new opportunities to learn from a vast and diverse amount of private data. Although personal devices capture valuable data, their memory, computing, connectivity, and battery resources are often limited. Since deep neural networks (DNNs) are the typical machine learning models employed in FL, there are demands for integrating ubiquitous constrained devices into the training process of DNNs. In this paper, we develop an FL framework to incorporate on-device data selection on such constrained devices, which allows partition-based training of a DNN through collaboration between constrained devices and resourceful devices of the same client. Evaluations on five benchmark DNNs and six benchmark datasets across different modalities show that, on average, our framework achieves ~19% higher accuracy and ~58% lower latency; compared to the baseline FL without our implemented strategies. We demonstrate the effectiveness of our FL framework when dealing with imbalanced data, client participation heterogeneity, and various mobility patterns. As a benchmark for the community, our code is available at https://github.com/dr-bell/data-centric-federated-learning
• Abstract（参考訳）: マルチデバイス環境におけるフェデレーション学習(FL)は、膨大な量のプライベートデータから学習する新たな機会を生み出す。 パーソナルデバイスは貴重なデータをキャプチャするが、メモリ、コンピューティング、接続性、バッテリー資源は制限されることが多い。 深層ニューラルネットワーク(DNN)がFLで使用される典型的な機械学習モデルであるため、ユビキタスな制約されたデバイスをDNNのトレーニングプロセスに統合する必要性がある。 本稿では、制約されたデバイスと同一クライアントのリソースフルデバイスとの協調によるDNNのパーティションベーストレーニングを可能にする、デバイス上のデータ選択をそのような制約されたデバイスに組み込むFLフレームワークを開発する。 5つのベンチマークDNNと6つのベンチマークデータセットによる評価から、我々のフレームワークは平均して19%の精度と58%のレイテンシを実現しています。 不均衡なデータ、クライアント参加の不均一性、さまざまなモビリティパターンを扱う際のFLフレームワークの有効性を実証する。 コミュニティのベンチマークとして、私たちのコードはhttps://github.com/dr-bell/data-centric-federated-learningで利用可能です。

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