Fugu-MT 論文翻訳(概要): Federated Learning for Data Streams

論文の概要: Federated Learning for Data Streams

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.01542v1
Date: Wed, 4 Jan 2023 11:10:48 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-05 15:05:19.799191
Title: Federated Learning for Data Streams
Title（参考訳）: データストリームのためのフェデレーション学習
Authors: Othmane Marfoq, Giovanni Neglia, Laetitia Kameni, Richard Vidal
Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、IoTデバイスやスマートフォンが生成するデータ量の増加に対して、マシンラーニングモデルをトレーニングするための効果的なソリューションである。フェデレートされた学習に関するこれまでの作業は、トレーニング開始前に収集された静的データセットでクライアントが動作することを前提としている。本稿では,経験的リスク最小化によるデータストリームから学習する一般FLアルゴリズムを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.856037831335994
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Federated learning (FL) is an effective solution to train machine learning models on the increasing amount of data generated by IoT devices and smartphones while keeping such data localized. Most previous work on federated learning assumes that clients operate on static datasets collected before training starts. This approach may be inefficient because 1) it ignores new samples clients collect during training, and 2) it may require a potentially long preparatory phase for clients to collect enough data. Moreover, learning on static datasets may be simply impossible in scenarios with small aggregate storage across devices. It is, therefore, necessary to design federated algorithms able to learn from data streams. In this work, we formulate and study the problem of \emph{federated learning for data streams}. We propose a general FL algorithm to learn from data streams through an opportune weighted empirical risk minimization. Our theoretical analysis provides insights to configure such an algorithm, and we evaluate its performance on a wide range of machine learning tasks.
Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、IoTデバイスやスマートフォンが生成するデータ量の増加に対して、そのようなデータをローカライズしたまま機械学習モデルをトレーニングするための効果的なソリューションである。フェデレーション学習に関する以前のほとんどの作業は、クライアントがトレーニングを開始する前に収集された静的データセットを操作すると仮定している。このアプローチは非効率であるかもしれない 1)クライアントがトレーニング中に収集する新しいサンプルを無視し、 2) クライアントが十分なデータを収集するためには、潜在的に長い準備段階が必要かもしれない。さらに、デバイス間で小さな集約ストレージを持つシナリオでは、静的データセットの学習は不可能である。そのため、データストリームから学習可能なフェデレーションアルゴリズムを設計する必要がある。本研究では,データストリームに対するemph{federated learning}の問題を定式化し,研究する。本稿では,経験的リスク最小化によるデータストリームから学習する一般FLアルゴリズムを提案する。我々の理論解析は,そのようなアルゴリズムを構成するための洞察を与え,その性能を幅広い機械学習タスクで評価する。

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