Fugu-MT 論文翻訳(概要): Individualized Federated Learning for Traffic Prediction with Error Driven Aggregation

論文の概要: Individualized Federated Learning for Traffic Prediction with Error Driven Aggregation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12226v1
Date: Wed, 17 Jul 2024 00:42:47 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-18 18:58:45.392865
Title: Individualized Federated Learning for Traffic Prediction with Error Driven Aggregation
Title（参考訳）: 誤り駆動アグリゲーションによる交通予測のための個別化フェデレーション学習
Authors: Hang Chen, Collin Meese, Mark Nejad, Chien-Chung Shen,
Abstract要約: フェデレートラーニング(Federated Learning)は、トラフィック予測のための有望なテクニックとして登場した。現在のFLTPフレームワークにはリアルタイムモデル更新スキームがない。個人化されたリアルタイム・フェデレーション学習方式であるNeighborFLを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.495633193471853
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Low-latency traffic prediction is vital for smart city traffic management. Federated Learning has emerged as a promising technique for Traffic Prediction (FLTP), offering several advantages such as privacy preservation, reduced communication overhead, improved prediction accuracy, and enhanced adaptability to changing traffic conditions. However, majority of the current FLTP frameworks lack a real-time model updating scheme, which hinders their ability to continuously incorporate new incoming traffic data and adapt effectively to the changing dynamics of traffic trends. Another concern with the existing FLTP frameworks is their reliance on the conventional FL model aggregation method, which involves assigning an identical model (i.e., the global model) to all traffic monitoring devices to predict their individual local traffic trends, thereby neglecting the non-IID characteristics of traffic data collected in different locations. Building upon these findings and harnessing insights from reinforcement learning, we propose NeighborFL, an individualized real-time federated learning scheme that introduces a haversine distance-based and error-driven, personalized local models grouping heuristic from the perspective of each individual traffic node. This approach allows NeighborFL to create location-aware and tailored prediction models for each client while fostering collaborative learning. Simulations demonstrate the effectiveness of NeighborFL, offering improved real-time prediction accuracy over three baseline models, with one experimental setting showing a 16.9% reduction in MSE value compared to a naive FL setting.
Abstract（参考訳）: 低遅延交通予測はスマートシティ交通管理にとって不可欠である。フェデレートラーニングは、プライバシーの保護、通信オーバーヘッドの低減、予測精度の向上、交通条件の変更への適応性の向上など、トラフィック予測(FLTP)の有望なテクニックとして登場した。しかし、現在のFLTPフレームワークの大半はリアルタイムモデル更新スキームを欠いているため、新しいトラフィックデータを継続的に組み込むことができず、トラフィックトレンドの変化に効果的に適応することができない。既存のFLTPフレームワークのもう1つの懸念は、すべてのトラフィック監視装置に同一のモデル(すなわちグローバルモデル)を割り当て、それぞれのローカルトラフィックトレンドを予測することで、異なる場所で収集されたトラフィックデータの非IID特性を無視する、従来のFLモデル集約手法に依存していることである。これらの知見に基づいて強化学習からの洞察を生かしたNeighborFLを提案する。これは、各トラフィックノードの観点からヒューリスティックなグループ化を行うハーシン距離ベースおよびエラー駆動型パーソナライズされたローカルモデルを導入する、個別化されたリアルタイムフェデレーション学習スキームである。このアプローチにより、NeighborFLは、共同学習を促進しながら、各クライアントに対して位置認識および調整された予測モデルを作成することができる。シミュレーションにより、NeighborFLの有効性が示され、3つのベースラインモデルに対するリアルタイム予測精度が向上した。

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