論文の概要: Plankton-FL: Exploration of Federated Learning for Privacy-Preserving
Training of Deep Neural Networks for Phytoplankton Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.08990v1
- Date: Sun, 18 Dec 2022 02:11:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-20 15:55:10.396450
- Title: Plankton-FL: Exploration of Federated Learning for Privacy-Preserving
Training of Deep Neural Networks for Phytoplankton Classification
- Title（参考訳）: Plankton-FL: 植物プランクトン分類のための深層ニューラルネットワークのプライバシー保護トレーニングのためのフェデレーション学習の探索
- Authors: Daniel Zhang, Vikram Voleti, Alexander Wong and Jason Deglint
- Abstract要約: 本研究では,植物プランクトン分類のための深層ニューラルネットワークのプライバシー保護トレーニングにフェデレート学習を活用する可能性を検討する。
我々は2つの異なるフェデレーション学習フレームワーク、フェデレーション学習(FL)と相互排他的FL(ME-FL)をシミュレートする。
本研究では,植物プランクトンモニタリングにおけるフェデレート学習の可能性と可能性について実験的に検証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.04987357598802
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Creating high-performance generalizable deep neural networks for
phytoplankton monitoring requires utilizing large-scale data coming from
diverse global water sources. A major challenge to training such networks lies
in data privacy, where data collected at different facilities are often
restricted from being transferred to a centralized location. A promising
approach to overcome this challenge is federated learning, where training is
done at site level on local data, and only the model parameters are exchanged
over the network to generate a global model. In this study, we explore the
feasibility of leveraging federated learning for privacy-preserving training of
deep neural networks for phytoplankton classification. More specifically, we
simulate two different federated learning frameworks, federated learning (FL)
and mutually exclusive FL (ME-FL), and compare their performance to a
traditional centralized learning (CL) framework. Experimental results from this
study demonstrate the feasibility and potential of federated learning for
phytoplankton monitoring.
- Abstract（参考訳）: 植物プランクトンモニタリングのための高性能汎用深層ニューラルネットワークの作成には、多種多様な水源からの大規模データを活用する必要がある。
このようなネットワークをトレーニングする上での大きな課題は、さまざまな施設で収集されたデータが集中的な場所に転送されることを制限する、データプライバシにある。
この課題を克服するための有望なアプローチはフェデレートドラーニング(Federated Learning)であり、ローカルデータ上でサイトレベルでトレーニングが行われ、グローバルモデルを生成するためにネットワーク上でモデルパラメータのみが交換される。
本研究では,植物プランクトン分類のための深層ニューラルネットワークのプライバシー保護トレーニングにフェデレート学習を活用する可能性を検討する。
具体的には、2つの異なるフェデレーション学習フレームワーク、フェデレーション学習(FL)と相互排他的FL(ME-FL)をシミュレートし、それらの性能を従来の集中学習(CL)フレームワークと比較する。
本研究では,植物プランクトンモニタリングにおけるフェデレート学習の可能性と可能性を示す。
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