論文の概要: Distributed sequential federated learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.00107v1
• Date: Tue, 31 Jan 2023 21:20:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-02 13:53:15.645955
• Title: Distributed sequential federated learning
• Title（参考訳）: 逐次学習の分散化
• Authors: Z. F. Wang, X. Y. Zhang, Y-c I. Chang
• Abstract要約: ローカルデータを解析することで,価値ある情報を効率的に効果的に集約するデータ駆動手法を開発した。 我々は、シミュレーションデータの数値的研究と、メキシコの32の病院から収集されたCOVID-19データへの応用を用いている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The analysis of data stored in multiple sites has become more popular, raising new concerns about the security of data storage and communication. Federated learning, which does not require centralizing data, is a common approach to preventing heavy data transportation, securing valued data, and protecting personal information protection. Therefore, determining how to aggregate the information obtained from the analysis of data in separate local sites has become an important statistical issue. The commonly used averaging methods may not be suitable due to data nonhomogeneity and incomparable results among individual sites, and applying them may result in the loss of information obtained from the individual analyses. Using a sequential method in federated learning with distributed computing can facilitate the integration and accelerate the analysis process. We develop a data-driven method for efficiently and effectively aggregating valued information by analyzing local data without encountering potential issues such as information security and heavy transportation due to data communication. In addition, the proposed method can preserve the properties of classical sequential adaptive design, such as data-driven sample size and estimation precision when applied to generalized linear models. We use numerical studies of simulated data and an application to COVID-19 data collected from 32 hospitals in Mexico, to illustrate the proposed method.
• Abstract（参考訳）: 複数のサイトに格納されたデータの分析がより普及し、データストレージと通信のセキュリティに関する新たな懸念が高まっている。 集中的なデータを必要としないフェデレーション学習は、重いデータ転送を防止し、価値あるデータを保護し、個人情報を保護するための一般的なアプローチである。 そのため、別の地域におけるデータ分析から得られる情報を収集する方法が重要な統計問題となっている。 一般的に用いられる平均化手法は,データ不均一性や各サイト間の相容れない結果のために適さない可能性があり,その結果,個々の分析結果から得られる情報の損失が生じる可能性がある。 分散コンピューティングによるフェデレーション学習における逐次的手法を用いることで、分析プロセスの統合と高速化が容易になる。 データ通信による情報セキュリティや重交通といった潜在的な問題に遭遇することなく、ローカルデータを解析することで、価値ある情報を効率的かつ効果的に集約するデータ駆動手法を開発した。 さらに,一般線形モデルに適用した場合のデータ駆動型サンプルサイズや推定精度など,従来の逐次適応設計の特性を保存できることを示す。 シミュレーションデータの数値的研究とメキシコの32の病院から収集したCOVID-19データへの応用を用いて,提案手法を概説した。

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