Fugu-MT 論文翻訳(概要): Federated Learning for Tabular Data using TabNet: A Vehicular Use-Case

論文の概要: Federated Learning for Tabular Data using TabNet: A Vehicular Use-Case

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02060v1
Date: Fri, 3 May 2024 12:42:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-06 12:55:53.319585
Title: Federated Learning for Tabular Data using TabNet: A Vehicular Use-Case
Title（参考訳）: TabNetを用いた語彙データのフェデレーション学習:Vehicular Use-Case
Authors: William Lindskog, Christian Prehofer,
Abstract要約: 道路上の障害物や不規則性,舗装のタイプを分類するために,フェデレーテッド・ラーニング(Federated Learning)を車両のユースケースに適用する方法を示す。私たちは、TabNetをFLとどのように統合できるかを最初にデモしました。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.21485350418225244
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this paper, we show how Federated Learning (FL) can be applied to vehicular use-cases in which we seek to classify obstacles, irregularities and pavement types on roads. Our proposed framework utilizes FL and TabNet, a state-of-the-art neural network for tabular data. We are the first to demonstrate how TabNet can be integrated with FL. Moreover, we achieve a maximum test accuracy of 93.6%. Finally, we reason why FL is a suitable concept for this data set.
Abstract（参考訳）: 本稿では,道路上の障害物,不規則,舗装の種類を分類する車両利用事例に対して,フェデレートラーニング(FL)が適用可能であることを示す。提案するフレームワークは,表データのための最先端ニューラルネットワークであるFLとTabNetを利用する。私たちは、TabNetをFLとどのように統合できるかを最初にデモしました。また, 最大試験精度は93.6%である。最後に、FLがこのデータセットに適した概念である理由について述べる。

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