論文の概要: FedSR: A Semi-Decentralized Federated Learning Algorithm for Non-IIDness in IoT System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14718v1
- Date: Tue, 19 Mar 2024 09:34:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-25 21:41:26.739218
- Title: FedSR: A Semi-Decentralized Federated Learning Algorithm for Non-IIDness in IoT System
- Title（参考訳）: FedSR: IoTシステムにおける非IID性のための半分散フェデレーション学習アルゴリズム
- Authors: Jianjun Huang, Lixin Ye, Li Kang,
- Abstract要約: IoT(Industrial Internet of Things)では、大量のデータが毎日生成される。
プライバシーとセキュリティの問題により、これらのデータをまとめてディープラーニングモデルをトレーニングすることは困難である。
本稿では,集中型フェデレーション学習と分散型フェデレーション学習を組み合わせて,半分散型クラウドエッジデバイス階層型フェデレーション学習フレームワークを設計する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.040586739710704
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the Industrial Internet of Things (IoT), a large amount of data will be generated every day. Due to privacy and security issues, it is difficult to collect all these data together to train deep learning models, thus the federated learning, a distributed machine learning paradigm that protects data privacy, has been widely used in IoT. However, in practical federated learning, the data distributions usually have large differences across devices, and the heterogeneity of data will deteriorate the performance of the model. Moreover, federated learning in IoT usually has a large number of devices involved in training, and the limited communication resource of cloud servers become a bottleneck for training. To address the above issues, in this paper, we combine centralized federated learning with decentralized federated learning to design a semi-decentralized cloud-edge-device hierarchical federated learning framework, which can mitigate the impact of data heterogeneity, and can be deployed at lage scale in IoT. To address the effect of data heterogeneity, we use an incremental subgradient optimization algorithm in each ring cluster to improve the generalization ability of the ring cluster models. Our extensive experiments show that our approach can effectively mitigate the impact of data heterogeneity and alleviate the communication bottleneck in cloud servers.
- Abstract（参考訳）: IoT(Industrial Internet of Things)では、大量のデータが毎日生成される。
プライバシとセキュリティの問題から、これらすべてのデータをまとめてディープラーニングモデルをトレーニングすることは難しいため、データプライバシを保護する分散型機械学習パラダイムであるフェデレーション学習がIoTで広く使用されている。
しかし、実践的なフェデレート学習では、データ分布は通常デバイス間で大きな差異があり、データの均一性はモデルの性能を低下させる。
さらに、IoTのフェデレーション学習は通常、トレーニングに関わる多数のデバイスを持ち、クラウドサーバの限られた通信リソースは、トレーニングのボトルネックになる。
上記の課題に対処するため,本論文では,集中型フェデレーション学習と分散型フェデレーション学習を組み合わせて,半分散型クラウドエッジデバイス階層型フェデレーション学習フレームワークを設計する。
データの不均一性の影響に対処するために、各リングクラスタにおける漸進的な段階的最適化アルゴリズムを用いて、リングクラスタモデルの一般化能力を向上する。
我々の大規模な実験は、当社のアプローチがデータ不均一性の影響を効果的に軽減し、クラウドサーバにおける通信ボトルネックを軽減することができることを示している。
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