論文の概要: Clustered Data Sharing for Non-IID Federated Learning over Wireless Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.10747v1
• Date: Fri, 17 Feb 2023 07:11:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-22 14:34:15.751740
• Title: Clustered Data Sharing for Non-IID Federated Learning over Wireless Networks
• Title（参考訳）: 無線ネットワーク上での非IIDフェデレーション学習のためのクラスタデータ共有
• Authors: Gang Hu, Yinglei Teng, Nan Wang, F. Richard Yu
• Abstract要約: Federated Learning (FL)は、IoT(Internet of Things)のデータを活用する分散型機械学習アプローチである。 現在のFLアルゴリズムは、非独立で同一の分散データ(非IID)の課題に直面しており、通信コストが高く、モデルの精度が低下する。 本稿では,デバイス間通信(D2D)を通じて,クラスタヘッドから信頼性の高いアソシエイトへの部分的データ通信を行うクラスタデータ共有フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.80420645943706
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Federated Learning (FL) is a novel distributed machine learning approach to leverage data from Internet of Things (IoT) devices while maintaining data privacy. However, the current FL algorithms face the challenges of non-independent and identically distributed (non-IID) data, which causes high communication costs and model accuracy declines. To address the statistical imbalances in FL, we propose a clustered data sharing framework which spares the partial data from cluster heads to credible associates through device-to-device (D2D) communication. Moreover, aiming at diluting the data skew on nodes, we formulate the joint clustering and data sharing problem based on the privacy-preserving constrained graph. To tackle the serious coupling of decisions on the graph, we devise a distribution-based adaptive clustering algorithm (DACA) basing on three deductive cluster-forming conditions, which ensures the maximum yield of data sharing. The experiments show that the proposed framework facilitates FL on non-IID datasets with better convergence and model accuracy under a limited communication environment.
• Abstract（参考訳）: Federated Learning(FL)は、IoT(Internet of Things)デバイスのデータをデータプライバシを維持しながら活用する、新たな分散機械学習アプローチである。 しかし、現在のflアルゴリズムは、非独立かつ同一分散(非iid)データの課題に直面しているため、高い通信コストとモデルの精度が低下する。 FLにおける統計的不均衡に対処するため、デバイス間通信(D2D)を介してクラスタヘッドから信頼性のあるアソシエイトへの部分的データを回避できるクラスタデータ共有フレームワークを提案する。 さらに,ノード上のデータを分割することを目的として,プライバシ保存制約付きグラフに基づく統合クラスタリングとデータ共有問題を定式化する。 グラフ上の決定の真剣なカップリングに対処するため,3つの帰納的クラスタ形成条件に基づく分散型適応クラスタリングアルゴリズム(DACA)を考案し,データ共有の最大収量を確保する。 実験により,本フレームワークは,限られた通信環境下での収束性やモデル精度が向上した非IIDデータセット上でFLを促進することを示した。

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