論文の概要: Architectural Blueprint For Heterogeneity-Resilient Federated Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04546v2
- Date: Fri, 14 Jun 2024 14:25:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-17 18:52:34.236071
- Title: Architectural Blueprint For Heterogeneity-Resilient Federated Learning
- Title（参考訳）: 不均一性と弾力性のあるフェデレーションラーニングのためのアーキテクチャの青写真
- Authors: Satwat Bashir, Tasos Dagiuklas, Kasra Kassai, Muddesar Iqbal,
- Abstract要約: 提案アーキテクチャは、クライアントデータの不均一性と計算制約に関連する課題に対処する。
スケーラブルでプライバシ保護のフレームワークを導入し、分散機械学習の効率を高める。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.974704682202876
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper proposes a novel three tier architecture for federated learning to optimize edge computing environments. The proposed architecture addresses the challenges associated with client data heterogeneity and computational constraints. It introduces a scalable, privacy preserving framework that enhances the efficiency of distributed machine learning. Through experimentation, the paper demonstrates the architecture capability to manage non IID data sets more effectively than traditional federated learning models. Additionally, the paper highlights the potential of this innovative approach to significantly improve model accuracy, reduce communication overhead, and facilitate broader adoption of federated learning technologies.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,エッジコンピューティング環境を最適化するフェデレーション学習のための新しい3層アーキテクチャを提案する。
提案アーキテクチャは、クライアントデータの不均一性と計算制約に関連する課題に対処する。
スケーラブルでプライバシ保護のフレームワークを導入し、分散機械学習の効率を高める。
実験を通じて,従来のフェデレート学習モデルよりも,非IDデータセットを効果的に管理するアーキテクチャ能力を示す。
さらに,本論文では,モデル精度を大幅に向上し,通信オーバーヘッドを低減し,連合学習技術の普及を促進するという,この革新的なアプローチの可能性を強調した。
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