論文の概要: Intelligent Client Selection for Federated Learning using Cellular Automata

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00627v2
• Date: Wed, 18 Oct 2023 09:55:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-19 19:20:27.284448
• Title: Intelligent Client Selection for Federated Learning using Cellular Automata
• Title（参考訳）: セルオートマトンを用いた連合学習のための知的クライアント選択
• Authors: Nikolaos Pavlidis, Vasileios Perifanis, Theodoros Panagiotis Chatzinikolaou, Georgios Ch. Sirakoulis, Pavlos S. Efraimidis
• Abstract要約: FLは、輸送、通信、医療など、さまざまな現実世界のアプリケーションにおいて、プライバシーの強化とレイテンシーのための有望なソリューションとして登場した。 本稿では,新しいクライアント選択アルゴリズムとして,セルラーオートマトンに基づくクライアント選択(CA-CS)を提案する。 この結果から,CA-CSは高遅延フェデレーションクライアントを効果的に回避しつつ,ランダム選択手法に匹敵する精度を達成できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5849783371898033
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated Learning (FL) has emerged as a promising solution for privacy-enhancement and latency minimization in various real-world applications, such as transportation, communications, and healthcare. FL endeavors to bring Machine Learning (ML) down to the edge by harnessing data from million of devices and IoT sensors, thus enabling rapid responses to dynamic environments and yielding highly personalized results. However, the increased amount of sensors across diverse applications poses challenges in terms of communication and resource allocation, hindering the participation of all devices in the federated process and prompting the need for effective FL client selection. To address this issue, we propose Cellular Automaton-based Client Selection (CA-CS), a novel client selection algorithm, which leverages Cellular Automata (CA) as models to effectively capture spatio-temporal changes in a fast-evolving environment. CA-CS considers the computational resources and communication capacity of each participating client, while also accounting for inter-client interactions between neighbors during the client selection process, enabling intelligent client selection for online FL processes on data streams that closely resemble real-world scenarios. In this paper, we present a thorough evaluation of the proposed CA-CS algorithm using MNIST and CIFAR-10 datasets, while making a direct comparison against a uniformly random client selection scheme. Our results demonstrate that CA-CS achieves comparable accuracy to the random selection approach, while effectively avoiding high-latency clients.
• Abstract（参考訳）: Federated Learning(FL)は、輸送、通信、医療など、さまざまな現実のアプリケーションにおいて、プライバシの強化とレイテンシの最小化のための有望なソリューションとして登場した。 FLは、数百万のデバイスとIoTセンサからのデータを活用することで、マシンラーニング(ML)をエッジに持ち込もうとしているため、動的環境への迅速な応答と、高度にパーソナライズされた結果が得られる。 しかし、多様なアプリケーションにまたがるセンサの増加は、コミュニケーションやリソース割り当ての面での課題を招き、すべてのデバイスがフェデレーションプロセスに参加するのを妨げ、効果的なFLクライアント選択の必要性を喚起する。 本稿では, 高速進化環境における時空間変化を効果的に捉えるモデルとして, セルラーオートマタ(CA)を利用した新しいクライアント選択アルゴリズムであるCellular Automaton-based Client Selection (CA-CS)を提案する。 ca-csは、各クライアントの計算資源と通信能力を考慮しつつ、クライアント選択プロセス中のクライアント間インタラクションを考慮し、実世界のシナリオに非常に近いデータストリーム上のオンラインflプロセスに対するインテリジェントなクライアント選択を可能にする。 本稿では,mnistとcifar-10のデータセットを用いたca-csアルゴリズムの徹底的な評価を行い,ランダムなクライアント選択方式と直接比較する。 その結果,CA-CSは高遅延クライアントを効果的に回避しつつ,ランダム選択手法に匹敵する精度を達成できることを示した。

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