論文の概要: Addressing Heterogeneity in Federated Learning: Challenges and Solutions for a Shared Production Environment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.09556v1
- Date: Sun, 18 Aug 2024 17:49:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-20 18:14:04.067455
- Title: Addressing Heterogeneity in Federated Learning: Challenges and Solutions for a Shared Production Environment
- Title（参考訳）: フェデレートラーニングにおける不均一性への取り組み--共有生産環境への挑戦と解決策
- Authors: Tatjana Legler, Vinit Hegiste, Ahmed Anwar, Martin Ruskowski,
- Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、分散データソース間で機械学習モデルをトレーニングするための有望なアプローチとして登場した。
本稿では、FLにおけるデータ不均一性について、製造の文脈で概観する。
本研究は,これらの異種性がモデルトレーニングに与える影響について考察し,その悪影響を緩和するための現在の手法を概観する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2499537119440245
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Federated learning (FL) has emerged as a promising approach to training machine learning models across decentralized data sources while preserving data privacy, particularly in manufacturing and shared production environments. However, the presence of data heterogeneity variations in data distribution, quality, and volume across different or clients and production sites, poses significant challenges to the effectiveness and efficiency of FL. This paper provides a comprehensive overview of heterogeneity in FL within the context of manufacturing, detailing the types and sources of heterogeneity, including non-independent and identically distributed (non-IID) data, unbalanced data, variable data quality, and statistical heterogeneity. We discuss the impact of these types of heterogeneity on model training and review current methodologies for mitigating their adverse effects. These methodologies include personalized and customized models, robust aggregation techniques, and client selection techniques. By synthesizing existing research and proposing new strategies, this paper aims to provide insight for effectively managing data heterogeneity in FL, enhancing model robustness, and ensuring fair and efficient training across diverse environments. Future research directions are also identified, highlighting the need for adaptive and scalable solutions to further improve the FL paradigm in the context of Industry 4.0.
- Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、特に製造および共有生産環境において、データのプライバシを保ちながら、分散化されたデータソース間で機械学習モデルをトレーニングするための有望なアプローチとして登場した。
しかし、データ分散、品質、および異なるクライアントやプロダクションサイトにわたるボリュームにおけるデータ不均一性の存在は、FLの有効性と効率に重大な課題をもたらす。
本稿では,非独立で同一に分布する(非IID)データ,不均衡なデータ,可変データ品質,統計的不均一性など,不均一性の種類と源泉を概観する。
本稿では,これらの異種性がモデルトレーニングに与える影響について論じるとともに,その悪影響を緩和するための現在の手法を概観する。
これらの手法には、パーソナライズされたカスタマイズされたモデル、ロバストアグリゲーション技術、クライアント選択技術が含まれる。
本稿では,既存の研究を合成し,新たな戦略を提案することにより,FLにおけるデータ不均一性を効果的に管理し,モデルロバスト性を高め,多様な環境における公正かつ効率的なトレーニングを確保するための洞察を提供することを目的とする。
今後の研究方向も特定され、産業4.0の文脈でFLパラダイムをさらに改善するために適応的でスケーラブルなソリューションの必要性が強調された。
関連論文リスト
- Client Contribution Normalization for Enhanced Federated Learning [4.726250115737579]
スマートフォンやラップトップを含むモバイルデバイスは、分散化された異種データを生成する。
フェデレートラーニング(FL)は、データ共有のない分散デバイス間でグローバルモデルの協調トレーニングを可能にすることで、有望な代替手段を提供する。
本稿では、FLにおけるデータ依存的不均一性に着目し、局所的に訓練されたモデルから抽出された平均潜在表現を活用する新しいアプローチを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-10T04:03:09Z) - Synthetic Data Aided Federated Learning Using Foundation Models [4.666380225768727]
ファウンデーションモデル(DPSDA-FL)を用いたFederated Learningを支援する微分プライベートデータを提案する。
実験の結果,DPSDA-FLは,非IID問題のあるFLにおいて,クラスリコールとクラス分類精度を最大26%, 9%向上できることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-06T20:31:43Z) - An Aggregation-Free Federated Learning for Tackling Data Heterogeneity [50.44021981013037]
フェデレートラーニング(FL)は、分散データセットからの知識を活用する効果に頼っている。
従来のFLメソッドでは、クライアントが前回のトレーニングラウンドからサーバが集約したグローバルモデルに基づいてローカルモデルを更新するアグリゲート-then-adaptフレームワークを採用している。
我々は,新しいアグリゲーションフリーFLアルゴリズムであるFedAFを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-29T05:55:23Z) - FLASH: Federated Learning Across Simultaneous Heterogeneities [54.80435317208111]
FLASH (Federated Learning Across Simultaneous Heterogeneities) は軽量かつ柔軟なクライアント選択アルゴリズムである。
ヘテロジニティの幅広い情報源の下で、最先端のFLフレームワークよりも優れています。
最先端のベースラインよりも大幅に、一貫性のある改善を実現している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-13T20:04:39Z) - A review on different techniques used to combat the non-IID and
heterogeneous nature of data in FL [0.0]
Federated Learning(FL)は、複数のエッジデバイス間で協調的なモデルトレーニングを可能にする機械学習アプローチである。
FLの重要性は、医療や金融などの業界で特に顕著であり、データのプライバシが最重要視されている。
この報告は、非IIDおよび異種データから生じる問題を掘り下げ、これらの課題に対処するために設計された現在のアルゴリズムを探求する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-01T16:34:00Z) - Fake It Till Make It: Federated Learning with Consensus-Oriented
Generation [52.82176415223988]
コンセンサス指向生成による連合学習(FedCOG)を提案する。
FedCOGは、補完的なデータ生成と知識蒸留に基づくモデルトレーニングという、クライアント側の2つの重要なコンポーネントで構成されています。
古典的および実世界のFLデータセットの実験は、FedCOGが一貫して最先端の手法より優れていることを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-10T18:49:59Z) - Federated Learning Empowered by Generative Content [55.576885852501775]
フェデレートラーニング(FL)は、プライバシ保護方法でモデルのトレーニングに分散プライベートデータを活用可能にする。
本稿では,FedGCと呼ばれる新しいFLフレームワークを提案する。
我々は、さまざまなベースライン、データセット、シナリオ、モダリティをカバーする、FedGCに関する体系的な実証的研究を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-10T07:38:56Z) - FedSym: Unleashing the Power of Entropy for Benchmarking the Algorithms
for Federated Learning [1.4656078321003647]
Federated Learning(FL)は、独立した学習者がデータをプライベートに処理する分散機械学習アプローチである。
現在普及しているデータ分割技術について検討し、その主な欠点を可視化する。
エントロピーと対称性を利用して「最も困難」かつ制御可能なデータ分布を構築する手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-11T18:39:08Z) - Federated Learning for Data and Model Heterogeneity in Medical Imaging [19.0931609571649]
Federated Learning(FL)は、複数のクライアントがデータを互いに中央サーバと共有することなく、協調学習に参加する、進化する機械学習手法である。
病院や産業などの現実世界のアプリケーションでは、FLはデータ不均一性とモデル不均一性の課題に対処する。
このような問題を解決するためにMDH-FL(Exploiting Model and Data Heterogeneity in FL)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-31T21:08:45Z) - DRFLM: Distributionally Robust Federated Learning with Inter-client
Noise via Local Mixup [58.894901088797376]
連合学習は、生データをリークすることなく、複数の組織のデータを使用してグローバルモデルをトレーニングするための有望なアプローチとして登場した。
上記の2つの課題を同時に解決するための一般的な枠組みを提案する。
我々は、ロバストネス解析、収束解析、一般化能力を含む包括的理論的解析を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-16T08:08:29Z) - Quasi-Global Momentum: Accelerating Decentralized Deep Learning on
Heterogeneous Data [77.88594632644347]
ディープラーニングモデルの分散トレーニングは、ネットワーク上でデータプライバシとデバイス上での学習を可能にする重要な要素である。
現実的な学習シナリオでは、異なるクライアントのローカルデータセットに異質性が存在することが最適化の課題となる。
本稿では,この分散学習の難しさを軽減するために,運動量に基づく新しい手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-09T11:27:14Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。