論文の概要: FedST: Federated Shapelet Transformation for Interpretable Time Series
Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.10631v1
- Date: Tue, 21 Feb 2023 12:44:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-22 15:19:34.378031
- Title: FedST: Federated Shapelet Transformation for Interpretable Time Series
Classification
- Title(参考訳): FedST: 解釈可能な時系列分類のためのフェデレーションシェイプレット変換
- Authors: Zhiyu Liang, Hongzhi Wang
- Abstract要約: 本稿では,外部データを用いた高精度かつ解釈可能な時系列分類(TSC)モデルの開発方法について検討する。
シェープレット変換法に基づく新しいFL対応TSCフレームワークであるFedSTを提案する。
我々は、合成データセットと実世界のデータセットの両方を用いて広範な実験を行う。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.249017312277057
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper studies how to develop accurate and interpretable time series
classification (TSC) models with the help of external data in a
privacy-preserving federated learning (FL) scenario. To the best of our
knowledge, we are the first to study on this essential topic. Achieving this
goal requires us to seamlessly integrate the techniques from multiple fields
including Data Mining, Machine Learning, and Security. In this paper, we
formulate the problem and identify the interpretability constraints under the
FL setting. We systematically investigate existing TSC solutions for the
centralized scenario and propose FedST, a novel FL-enabled TSC framework based
on a shapelet transformation method. We recognize the federated shapelet search
step as the kernel of FedST. Thus, we design FedSS-B, a basic protocol for the
FedST kernel that we prove to be secure and accurate. Further, we identify the
efficiency bottlenecks of the basic protocol and propose optimizations tailored
for the FL setting for acceleration. Our theoretical analysis shows that the
proposed optimizations are secure and more efficient. We conduct extensive
experiments using both synthetic and real-world datasets. Empirical results
show that our FedST solution is effective in terms of TSC accuracy, and the
proposed optimizations can achieve three orders of magnitude of speedup.
- Abstract(参考訳): 本稿では,プライバシ保存型フェデレーション学習(FL)シナリオにおける外部データを利用した,高精度かつ解釈可能な時系列分類(TSC)モデルの開発方法について検討する。
私たちの知る限りでは、私たちはこの本質的なトピックについて最初に研究しました。
この目標を達成するためには、データマイニング、機械学習、セキュリティなど、複数の分野からのテクニックをシームレスに統合する必要があります。
本稿では,この問題を定式化し,FL設定下での解釈可能性制約を特定する。
本稿では,集中型シナリオのための既存のTSCソリューションを体系的に検討し,シェープレット変換法に基づく新しいFL対応TSCフレームワークであるFedSTを提案する。
我々はフェデレートされたシェープレット探索ステップをFedSTのカーネルとして認識する。
したがって、我々はFedSTカーネルの基本プロトコルであるFedSS-Bを設計し、安全で正確であることを証明した。
さらに,基本プロトコルの効率ボトルネックを特定し,高速化のためのfl設定に適した最適化を提案する。
理論解析の結果,提案手法は安全かつ効率的であることが判明した。
我々は,合成データと実世界データの両方を用いて広範な実験を行う。
実験の結果,提案手法はTSC精度で有効であり,提案手法は3桁の高速化を実現することができることがわかった。
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