論文の概要: Fault-Tolerant Vertical Federated Learning on Dynamic Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16638v1
• Date: Wed, 27 Dec 2023 17:00:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-12-29 18:25:55.053627
• Title: Fault-Tolerant Vertical Federated Learning on Dynamic Networks
• Title（参考訳）: 動的ネットワーク上でのフォールトトレラント垂直フェデレート学習
• Authors: Surojit Ganguli, Zeyu Zhou, Christopher G. Brinton, David I. Inouye
• Abstract要約: Vertical Federated Learning (VFL) はFLのクラスであり、各クライアントは同じサンプルスペースを共有するが、機能のサブセットしか持たない。 本稿では、データ分割とネットワークコンテキストを含むインターネット学習(IL)を定義する。 本稿では,VFL を素質的ベースラインとして提案し,IL の学習パラダイムを扱うためにいくつかの拡張を開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.214112087657206
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vertical Federated learning (VFL) is a class of FL where each client shares the same sample space but only holds a subset of the features. While VFL tackles key privacy challenges of distributed learning, it often assumes perfect hardware and communication capabilities. This assumption hinders the broad deployment of VFL, particularly on edge devices, which are heterogeneous in their in-situ capabilities and will connect/disconnect from the network over time. To address this gap, we define Internet Learning (IL) including its data splitting and network context and which puts good performance under extreme dynamic condition of clients as the primary goal. We propose VFL as a naive baseline and develop several extensions to handle the IL paradigm of learning. Furthermore, we implement new methods, propose metrics, and extensively analyze results based on simulating a sensor network. The results show that the developed methods are more robust to changes in the network than VFL baseline.
• Abstract（参考訳）: Vertical Federated Learning (VFL) はFLのクラスであり、各クライアントは同じサンプルスペースを共有するが、機能のサブセットのみを保持する。 vflは分散学習の重要なプライバシー問題に取り組む一方で、完璧なハードウェアと通信機能を想定することが多い。 この仮定は、特にエッジデバイスにおけるvflの広範な展開を妨げる。 このギャップに対処するために、データ分割とネットワークコンテキストを含むインターネット学習(IL)を定義し、クライアントの極端な動的条件下での優れたパフォーマンスを第一の目標とする。 本稿では,vflをベースラインとして提案し,学習のilパラダイムを扱うための拡張をいくつか開発する。 さらに,センサネットワークのシミュレーションに基づいて,新しい手法を実装し,メトリクスを提案し,結果を広範囲に分析する。 その結果,提案手法はVFLベースラインよりもネットワークの変化に対して堅牢であることがわかった。

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