Fugu-MT 論文翻訳(概要): FedAuxHMTL: Federated Auxiliary Hard-Parameter Sharing Multi-Task Learning for Network Edge Traffic Classification

論文の概要: FedAuxHMTL: Federated Auxiliary Hard-Parameter Sharing Multi-Task Learning for Network Edge Traffic Classification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08028v1
Date: Thu, 11 Apr 2024 16:23:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-15 16:44:18.100426
Title: FedAuxHMTL: Federated Auxiliary Hard-Parameter Sharing Multi-Task Learning for Network Edge Traffic Classification
Title（参考訳）: FedAuxHMTL:ネットワークエッジトラフィック分類のためのマルチタスク学習のための補助ハードパラメータ共有
Authors: Faisal Ahmed, Myungjin Lee, Suresh Subramaniam, Motoharu Matsuura, Hiroshi Hasegawa, Shih-Chun Lin,
Abstract要約: 本稿では,FedAuxHMTLという,多タスク学習のための補助的ハードパラメータ共有フレームワークを提案する。エッジサーバとベースステーション間のモデルパラメータ交換を取り入れ、分散領域のベースステーションがFedAuxHMTLプロセスに参加することを可能にする。実験により,FedAuxHMTLの有効性を,精度,全地球的損失,通信コスト,計算時間,エネルギー消費の観点から検証し,実証した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.816810723612653
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Federated Learning (FL) has garnered significant interest recently due to its potential as an effective solution for tackling many challenges in diverse application scenarios, for example, data privacy in network edge traffic classification. Despite its recognized advantages, FL encounters obstacles linked to statistical data heterogeneity and labeled data scarcity during the training of single-task models for machine learning-based traffic classification, leading to hindered learning performance. In response to these challenges, adopting a hard-parameter sharing multi-task learning model with auxiliary tasks proves to be a suitable approach. Such a model has the capability to reduce communication and computation costs, navigate statistical complexities inherent in FL contexts, and overcome labeled data scarcity by leveraging knowledge derived from interconnected auxiliary tasks. This paper introduces a new framework for federated auxiliary hard-parameter sharing multi-task learning, namely, FedAuxHMTL. The introduced framework incorporates model parameter exchanges between edge server and base stations, enabling base stations from distributed areas to participate in the FedAuxHMTL process and enhance the learning performance of the main task-network edge traffic classification. Empirical experiments are conducted to validate and demonstrate the FedAuxHMTL's effectiveness in terms of accuracy, total global loss, communication costs, computing time, and energy consumption compared to its counterparts.
Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は最近、ネットワークエッジトラフィックの分類におけるデータプライバシなど、さまざまなアプリケーションシナリオにおける多くの課題に対処するための効果的なソリューションとしての可能性から、大きな関心を集めている。その利点は認識されているが、FLは、機械学習ベースのトラフィック分類のためのシングルタスクモデルのトレーニング中に、統計データの異質性とラベル付きデータの不足に関連する障害に遭遇し、学習性能を損なう。これらの課題に対応するために、補助的なタスクを伴うハードパラメータ共有マルチタスク学習モデルを採用すれば、適切なアプローチであることが証明できる。このようなモデルは、通信と計算のコストを削減し、FLコンテキストに固有の統計的複雑さをナビゲートし、相互接続された補助タスクに由来する知識を活用してラベル付きデータの不足を克服する能力を持つ。本稿では,FedAuxHMTLという,多タスク学習のための統合型ハードパラメータ共有フレームワークを提案する。このフレームワークは、エッジサーバとベースステーション間のモデルパラメータ交換を取り入れ、分散領域の基地局がFedAuxHMTLプロセスに参加できるようにし、メインタスク-ネットワークエッジトラフィック分類の学習性能を向上させる。また,FedAuxHMTLの有効性を,FedAuxHMTLの精度,全地球的損失,通信コスト,計算時間,エネルギー消費の観点から検証し,実証する実験を行った。

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