論文の概要: Hierarchical Federated Learning in Multi-hop Cluster-Based VANETs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10361v1
• Date: Thu, 18 Jan 2024 20:05:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-22 17:44:29.657199
• Title: Hierarchical Federated Learning in Multi-hop Cluster-Based VANETs
• Title（参考訳）: マルチホップクラスタベースベネットにおける階層型フェデレート学習
• Authors: M. Saeid HaghighiFard and Sinem Coleri
• Abstract要約: 本稿では,マルチホップクラスタリングに基づくVANET上での階層型フェデレーション学習(HFL)のための新しいフレームワークを提案する。 提案手法は,FLモデルパラメータの平均相対速度とコサイン類似度の重み付けをクラスタリング指標として用いる。 大規模なシミュレーションにより,クラスタ化VANET上での階層型フェデレーション学習が,精度と収束時間を大幅に向上させることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.023861154677205
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The usage of federated learning (FL) in Vehicular Ad hoc Networks (VANET) has garnered significant interest in research due to the advantages of reducing transmission overhead and protecting user privacy by communicating local dataset gradients instead of raw data. However, implementing FL in VANETs faces challenges, including limited communication resources, high vehicle mobility, and the statistical diversity of data distributions. In order to tackle these issues, this paper introduces a novel framework for hierarchical federated learning (HFL) over multi-hop clustering-based VANET. The proposed method utilizes a weighted combination of the average relative speed and cosine similarity of FL model parameters as a clustering metric to consider both data diversity and high vehicle mobility. This metric ensures convergence with minimum changes in cluster heads while tackling the complexities associated with non-independent and identically distributed (non-IID) data scenarios. Additionally, the framework includes a novel mechanism to manage seamless transitions of cluster heads (CHs), followed by transferring the most recent FL model parameter to the designated CH. Furthermore, the proposed approach considers the option of merging CHs, aiming to reduce their count and, consequently, mitigate associated overhead. Through extensive simulations, the proposed hierarchical federated learning over clustered VANET has been demonstrated to improve accuracy and convergence time significantly while maintaining an acceptable level of packet overhead compared to previously proposed clustering algorithms and non-clustered VANET.
• Abstract（参考訳）: Vehicular Adhoc Networks (VANET) におけるフェデレートラーニング (FL) の利用は、送信オーバーヘッドを減らし、生データの代わりにローカルなデータセット勾配を通信することでユーザのプライバシーを保護するという利点から、研究において大きな関心を集めている。 しかし、VANETにおけるFLの実装は、限られた通信資源、高い車両移動性、データ分布の統計的多様性といった課題に直面している。 これらの課題に対処するために,マルチホップクラスタリングに基づくVANET上での階層的フェデレーション学習(HFL)のための新しいフレームワークを提案する。 提案手法は,FLモデルパラメータの平均相対速度とコサイン類似性の重み付け組合せをクラスタリング指標として用いて,データの多様性と車両の移動性の両方を考慮する。 このメトリックは、非独立かつ同一分散(非iid)データシナリオに関連する複雑さに取り組む一方で、クラスタヘッドの最小変更による収束を保証する。 さらに、このフレームワークはクラスタヘッド(CH)のシームレスな遷移を管理する新しいメカニズムを含み、次いで最新のFLモデルパラメータを指定されたCHに転送する。 さらに、提案手法はCHsをマージするオプションを考慮し、CHsの数を削減し、その結果、関連するオーバーヘッドを軽減する。 クラスタ化VANET上での階層型フェデレーション学習は、クラスタ化アルゴリズムや非クラスタ化VANETに比べてパケットオーバーヘッドの許容レベルを維持しつつ、精度と収束時間を大幅に向上することを示した。

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