論文の概要: Collaborative Learning with a Drone Orchestrator
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.02266v1
- Date: Fri, 3 Mar 2023 23:46:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-07 20:43:04.009947
- Title: Collaborative Learning with a Drone Orchestrator
- Title(参考訳): ドローンオーケストレータを用いた協調学習
- Authors: Mahnoosh Mahdavimoghadam, Mahdi Boloursaz Mashhadi, Rahim Tafazolli,
Walid Saad
- Abstract要約: インテリジェントな無線デバイス群は、ドローンの助けを借りて共有ニューラルネットワークモデルを訓練する。
提案したフレームワークは,トレーニングの大幅な高速化を実現し,ドローンホバリング時間の平均24%と87%の削減を実現している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 79.75113006257872
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In this paper, the problem of drone-assisted collaborative learning is
considered. In this scenario, swarm of intelligent wireless devices train a
shared neural network (NN) model with the help of a drone. Using its sensors,
each device records samples from its environment to gather a local dataset for
training. The training data is severely heterogeneous as various devices have
different amount of data and sensor noise level. The intelligent devices
iteratively train the NN on their local datasets and exchange the model
parameters with the drone for aggregation. For this system, the convergence
rate of collaborative learning is derived while considering data heterogeneity,
sensor noise levels, and communication errors, then, the drone trajectory that
maximizes the final accuracy of the trained NN is obtained. The proposed
trajectory optimization approach is aware of both the devices data
characteristics (i.e., local dataset size and noise level) and their wireless
channel conditions, and significantly improves the convergence rate and final
accuracy in comparison with baselines that only consider data characteristics
or channel conditions. Compared to state-of-the-art baselines, the proposed
approach achieves an average 3.85% and 3.54% improvement in the final accuracy
of the trained NN on benchmark datasets for image recognition and semantic
segmentation tasks, respectively. Moreover, the proposed framework achieves a
significant speedup in training, leading to an average 24% and 87% saving in
the drone hovering time, communication overhead, and battery usage,
respectively for these tasks.
- Abstract(参考訳): 本稿では,ドローンによる協調学習の課題について考察する。
このシナリオでは、インテリジェントな無線デバイス群が、ドローンの助けを借りて、共有ニューラルネットワーク(NN)モデルをトレーニングする。
センサーを使って各デバイスは環境からサンプルを記録し、訓練用のローカルデータセットを収集する。
各種デバイスはデータ量やセンサノイズレベルが異なるため、トレーニングデータは極めて均一である。
インテリジェントデバイスは、ローカルデータセット上でNNを反復的にトレーニングし、モデルのパラメータをドローンと交換して集約する。
本システムでは、データの不均一性、センサノイズレベル、通信エラーを考慮して協調学習の収束率を導出し、訓練されたNNの最終精度を最大化するドローン軌道を得る。
提案する軌道最適化手法は,デバイスデータ特性(ローカルデータセットサイズとノイズレベル)と無線チャネル条件の両方を認識し,データ特性やチャネル条件のみを考慮したベースラインと比較して収束率と最終精度を大幅に向上させる。
提案手法は最先端のベースラインと比較して,画像認識タスクとセマンティックセグメンテーションタスクのベンチマークデータセット上でのトレーニングNNの最終精度を平均3.85%,3.54%向上させる。
さらに,提案したフレームワークは,トレーニングの大幅な高速化を実現し,ドローンホバリング時間,通信オーバーヘッド,バッテリ使用量の平均24%と87%の削減を実現している。
関連論文リスト
- Robust Low-Cost Drone Detection and Classification in Low SNR Environments [0.9087641068861043]
ドローンを検知し、分類する能力について、様々な畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を評価した。
本稿では,標準コンピュータ,ソフトウェア定義無線(SDR),アンテナを用いた低コストドローン検知システムについて紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-26T12:50:55Z) - Diffusion-based Neural Network Weights Generation [85.6725307453325]
データセット条件付き事前学習重み抽出による効率よく適応的な伝達学習手法を提案する。
具体的には、ニューラルネットワークの重みを再構築できる変分オートエンコーダを備えた潜時拡散モデルを用いる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-28T08:34:23Z) - Convolutional Neural Networks for the classification of glitches in
gravitational-wave data streams [52.77024349608834]
我々は、高度LIGO検出器のデータから過渡ノイズ信号(グリッチ)と重力波を分類する。
どちらも、Gravity Spyデータセットを使用して、スクラッチからトレーニングされた、教師付き学習アプローチのモデルを使用します。
また、擬似ラベルの自動生成による事前学習モデルの自己教師型アプローチについても検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-24T11:12:37Z) - Online Data Selection for Federated Learning with Limited Storage [53.46789303416799]
ネットワークデバイス間での分散機械学習を実現するために、フェデレートラーニング(FL)が提案されている。
デバイス上のストレージがFLの性能に与える影響はまだ調査されていない。
本研究では,デバイス上のストレージを限定したFLのオンラインデータ選択について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-01T03:27:33Z) - On Addressing Heterogeneity in Federated Learning for Autonomous
Vehicles Connected to a Drone Orchestrator [32.61132332561498]
我々は,自動運転車の性能を向上する上で,連邦学習(FL)のシナリオを想定する。
我々は,自律走行車の名目上の操作を損なう可能性のある,特定の種類の臨界物体(CO)の学習を加速する問題に焦点をあてる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-05T16:25:48Z) - Over-the-Air Federated Learning from Heterogeneous Data [107.05618009955094]
フェデレートラーニング(Federated Learning、FL)は、集中型モデルの分散ラーニングのためのフレームワークである。
我々は,共通局所勾配勾配勾配(SGD)FLアルゴリズムを強化するコンバージェント OTA FL (COTAF) アルゴリズムを開発した。
我々は,COTAFにより誘導されるプリコーディングが,OTA FLを用いて訓練されたモデルの収束率と精度を顕著に向上させることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-27T08:28:25Z) - Fast-Convergent Federated Learning [82.32029953209542]
フェデレーション学習は、モバイルデバイスの現代的なネットワークを介して機械学習タスクを分散するための、有望なソリューションである。
本稿では,FOLBと呼ばれる高速収束型フェデレーション学習アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-26T14:37:51Z) - Towards Efficient Scheduling of Federated Mobile Devices under
Computational and Statistical Heterogeneity [16.069182241512266]
本稿では,モバイルデバイス上での分散学習の実装について検討する。
チューニングノブとしてデータを使用し、異なるワークロードをスケジュールする2つの効率的な時間アルゴリズムを提案する。
一般的なベンチマークと比較すると,提案アルゴリズムはCIFAR10で2-100倍の高速化,2-7%の精度向上,収束率を100%以上達成している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-25T18:21:51Z) - D2D-Enabled Data Sharing for Distributed Machine Learning at Wireless
Network Edge [6.721448732174383]
モバイルエッジ学習は、分散エッジデバイスが共有機械学習モデルのトレーニングで協力することを可能にする新興技術である。
本稿では,異なるエッジデバイスが通信リンクを介してデータサンプルを相互に共有する,新しいデバイスによるデータ共有手法を提案する。
数値的な結果から,提案したデータ共有設計はトレーニング遅延を著しく低減し,データサンプルが非独立で,エッジデバイス間で同一に分散している場合のトレーニング精度も向上することが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-28T01:49:09Z) - Motion Classification using Kinematically Sifted ACGAN-Synthesized Radar
Micro-Doppler Signatures [15.351282873821935]
本稿では, 合成レーダマイクロドップラーシグネチャを生成するために, 対角学習への拡張アプローチを提案する。
合成データは,視覚的解釈,キネマティック一貫性の分析,データの多様性,潜伏空間の次元,塩分マップを用いて評価する。
19層ディープ畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)は、敵ネットワークに供給されたデータセットとは異なる環境から取得したマイクロドップラーシグネチャを分類するために訓練される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-19T16:50:10Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。