論文の概要: FedCache 2.0: Federated Edge Learning with Knowledge Caching and Dataset Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13378v2
• Date: Mon, 14 Oct 2024 07:58:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-15 15:01:40.790383
• Title: FedCache 2.0: Federated Edge Learning with Knowledge Caching and Dataset Distillation
• Title（参考訳）: FedCache 2.0: 知識キャッシュとデータセット蒸留を備えたエッジラーニングのフェデレーション
• Authors: Quyang Pan, Sheng Sun, Zhiyuan Wu, Yuwei Wang, Min Liu, Bo Gao, Jingyuan Wang,
• Abstract要約: Federated Edge Learning (FEL)は、エッジデバイスが機械学習モデルを協調的にトレーニングできるようにするための、有望なアプローチとして登場した。 その利点にもかかわらず、実用的なFELデプロイメントは、デバイス制約やデバイスサーバ間のインタラクションに関連する重大な課題に直面している。 FedCache 2.0は、これらの課題に同時に対処する、新しいパーソナライズされたFELアーキテクチャである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.220913547520066
• License:
• Abstract: Federated Edge Learning (FEL) has emerged as a promising approach for enabling edge devices to collaboratively train machine learning models while preserving data privacy. Despite its advantages, practical FEL deployment faces significant challenges related to device constraints and device-server interactions, necessitating heterogeneous, user-adaptive model training with limited and uncertain communication. In this paper, we introduce FedCache 2.0, a novel personalized FEL architecture that simultaneously addresses these challenges. FedCache 2.0 incorporates the benefits of both dataset distillation and knowledge cache-driven federated learning by storing and organizing distilled data as knowledge in the server-side knowledge cache. Moreover, a device-centric cache sampling strategy is introduced to tailor transferred knowledge for individual devices within controlled communication bandwidth. Extensive experiments on five datasets covering image recognition, audio understanding, and mobile sensor data mining tasks demonstrate that (1) FedCache 2.0 significantly outperforms state-of-the-art methods regardless of model structures, data distributions, and modalities. (2) FedCache 2.0 can train splendid personalized on-device models with at least $\times$28.6 improvement in communication efficiency.
• Abstract（参考訳）: Federated Edge Learning (FEL)は、エッジデバイスがデータのプライバシを保持しながら機械学習モデルを協調的にトレーニング可能にするための、有望なアプローチとして登場した。 その利点にもかかわらず、実用的なFELデプロイメントはデバイス制約やデバイスとサーバのインタラクションに関連する重大な課題に直面し、不均一で不確実な通信を伴うユーザ適応型モデルトレーニングを必要とします。 本稿では,FedCache 2.0について紹介する。FedCache 2.0は,これらの課題に同時に対処する,新規なパーソナライズされたFELアーキテクチャである。 FedCache 2.0は、データセットの蒸留と知識キャッシュ駆動のフェデレーション学習の両方の利点を、サーバサイドのナレッジキャッシュに、蒸留データを知識として格納し、整理することで生かしている。 さらに、制御された通信帯域内で個々のデバイスに対して転送された知識を調整するために、デバイス中心のキャッシュサンプリング戦略を導入する。 画像認識,音声理解,およびモバイルセンサデータマイニングタスクを含む5つのデータセットに対する大規模な実験により,(1)FedCache 2.0は,モデル構造,データ分布,モダリティに関わらず,最先端の手法を著しく上回っていることが示された。 2) FedCache 2.0は、少なくとも$\times$28.6の通信効率改善で、すばらしいパーソナライズされたオンデバイスモデルをトレーニングできる。

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