Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Hierarchical Federated Learning Approach for the Internet of Things

論文の概要: A Hierarchical Federated Learning Approach for the Internet of Things

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01540v2
Date: Sat, 05 Apr 2025 08:59:37 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-04-08 14:05:31.716584
Title: A Hierarchical Federated Learning Approach for the Internet of Things
Title（参考訳）: モノのインターネットのための階層的フェデレーション学習アプローチ
Authors: Seyed Mohammad Azimi-Abarghouyi, Viktoria Fodor,
Abstract要約: 大規模IoTデプロイメントに適した新しいフェデレーション学習ソリューションQHetFedを提案する。我々は,QHetFedが常に高い学習精度を達成し,他の階層的アルゴリズムよりも大幅に優れていることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.28418927821443
License:
Abstract: This paper presents a novel federated learning solution, QHetFed, suitable for large-scale Internet of Things deployments, addressing the challenges of large geographic span, communication resource limitation, and data heterogeneity. QHetFed is based on hierarchical federated learning over multiple device sets, where the learning process and learning parameters take the necessary data quantization and the data heterogeneity into consideration to achieve high accuracy and fast convergence. Unlike conventional hierarchical federated learning algorithms, the proposed approach combines gradient aggregation in intra-set iterations with model aggregation in inter-set iterations. We offer a comprehensive analytical framework to evaluate its optimality gap and convergence rate, and give a closed form expression for the optimal learning parameters under a deadline, that accounts for communication and computation times. Our findings reveal that QHetFed consistently achieves high learning accuracy and significantly outperforms other hierarchical algorithms, particularly in scenarios with heterogeneous data distributions.
Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模なIoTデプロイメントに適した新しいフェデレーション学習ソリューションQHetFedを提案する。 QHetFedは、複数のデバイスセット上の階層的フェデレーション学習に基づいており、学習プロセスと学習パラメータは、高い精度と高速な収束を達成するために、必要なデータ量子化とデータ不均一性を考慮に入れている。従来の階層的フェデレーション学習アルゴリズムとは異なり、提案手法は、セット内反復における勾配集約と、セット間反復におけるモデル集約を組み合わせている。我々は,その最適性ギャップと収束率を評価するための包括的分析フレームワークを提供し,通信時間と計算時間を考慮に入れた学習パラメータのクローズドフォーム表現を提供する。この結果から,QHetFedは高い学習精度を一貫して達成し,特に異種データ分布のシナリオにおいて,他の階層的アルゴリズムよりも優れることがわかった。

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