論文の概要: Exploring the Impact of Disrupted Peer-to-Peer Communications on Fully Decentralized Learning in Disaster Scenarios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02986v1
• Date: Wed, 4 Oct 2023 17:24:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 13:50:09.679752
• Title: Exploring the Impact of Disrupted Peer-to-Peer Communications on Fully Decentralized Learning in Disaster Scenarios
• Title（参考訳）: 崩壊したピアツーピアコミュニケーションが災害シナリオにおける完全分散学習に及ぼす影響を探る
• Authors: Luigi Palmieri, Chiara Boldrini, Lorenzo Valerio, Andrea Passarella, Marco Conti
• Abstract要約: 完全な分散学習により、複数のユーザデバイスやノードにまたがる学習リソースの分散が可能になる。 本研究では,災害環境下での分散学習におけるピアツーピアコミュニケーションに対する様々な障害の影響について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.618221836001186
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fully decentralized learning enables the distribution of learning resources and decision-making capabilities across multiple user devices or nodes, and is rapidly gaining popularity due to its privacy-preserving and decentralized nature. Importantly, this crowdsourcing of the learning process allows the system to continue functioning even if some nodes are affected or disconnected. In a disaster scenario, communication infrastructure and centralized systems may be disrupted or completely unavailable, hindering the possibility of carrying out standard centralized learning tasks in these settings. Thus, fully decentralized learning can help in this case. However, transitioning from centralized to peer-to-peer communications introduces a dependency between the learning process and the topology of the communication graph among nodes. In a disaster scenario, even peer-to-peer communications are susceptible to abrupt changes, such as devices running out of battery or getting disconnected from others due to their position. In this study, we investigate the effects of various disruptions to peer-to-peer communications on decentralized learning in a disaster setting. We examine the resilience of a decentralized learning process when a subset of devices drop from the process abruptly. To this end, we analyze the difference between losing devices holding data, i.e., potential knowledge, vs. devices contributing only to the graph connectivity, i.e., with no data. Our findings on a Barabasi-Albert graph topology, where training data is distributed across nodes in an IID fashion, indicate that the accuracy of the learning process is more affected by a loss of connectivity than by a loss of data. Nevertheless, the network remains relatively robust, and the learning process can achieve a good level of accuracy.
• Abstract（参考訳）: 完全な分散学習は、学習リソースと意思決定能力を複数のユーザデバイスやノードに分散させることを可能にし、プライバシー保護と分散化の性質から急速に人気を集めている。 重要なのは、この学習プロセスのクラウドソーシングによって、一部のノードが影響を受けたり、切断されたりしても、システムは機能し続けることができることだ。 災害シナリオでは、コミュニケーションインフラストラクチャと集中型システムは破壊されるか、完全に利用できない可能性があるため、これらの設定において標準的な集中型学習タスクの実行を妨げる。 したがって、完全な分散学習は、この場合に役立つ。 しかし、集中型からピアツーピア通信への移行は、学習プロセスとノード間の通信グラフのトポロジ間の依存性をもたらす。 災害シナリオでは、ピアツーピア通信でさえ、バッテリー切れや、その位置によって他のデバイスから切り離されるなど、突然の変化に影響を受けやすい。 本研究では,災害環境下での分散学習におけるピアツーピアコミュニケーションに対する様々な障害の影響について検討する。 本稿では,デバイスの一部が突然プロセスから外れたときの分散学習プロセスのレジリエンスについて検討する。 この目的のために,データ保持デバイス,すなわち潜在的な知識と,グラフ接続にのみ寄与するデバイス,すなわちデータを持たないデバイスの違いを分析する。 IID方式で学習データをノードに分散するバラバシ・アルベルトグラフトポロジーの知見は,学習プロセスの精度がデータ損失よりも接続の損失に影響されていることを示している。 それでもネットワークは比較的堅牢であり、学習プロセスは高い精度を達成することができる。

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