論文の概要: Applied Federated Model Personalisation in the Industrial Domain: A Comparative Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.06904v1
• Date: Tue, 10 Sep 2024 23:00:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-12 15:57:17.801533
• Title: Applied Federated Model Personalisation in the Industrial Domain: A Comparative Study
• Title（参考訳）: 産業領域におけるフェデレーションモデルパーソナライズ : 比較研究
• Authors: Ilias Siniosoglou, Vasileios Argyriou, George Fragulis, Panagiotis Fouliras, Georgios Th. Papadopoulos, Anastasios Lytos, Panagiotis Sarigiannidis,
• Abstract要約: この課題に取り組むための3つの戦略は、アクティブラーニング、知識蒸留、局所記憶である。 本研究は,これら3つのアプローチの基本原理を考察し,先進的なフェデレートラーニングシステムを提案する。 元のモデルと最適化されたモデルの結果は、比較分析を用いて局所的およびフェデレーションされた文脈で比較される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.999474111757664
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The time-consuming nature of training and deploying complicated Machine and Deep Learning (DL) models for a variety of applications continues to pose significant challenges in the field of Machine Learning (ML). These challenges are particularly pronounced in the federated domain, where optimizing models for individual nodes poses significant difficulty. Many methods have been developed to tackle this problem, aiming to reduce training expenses and time while maintaining efficient optimisation. Three suggested strategies to tackle this challenge include Active Learning, Knowledge Distillation, and Local Memorization. These methods enable the adoption of smaller models that require fewer computational resources and allow for model personalization with local insights, thereby improving the effectiveness of current models. The present study delves into the fundamental principles of these three approaches and proposes an advanced Federated Learning System that utilises different Personalisation methods towards improving the accuracy of AI models and enhancing user experience in real-time NG-IoT applications, investigating the efficacy of these techniques in the local and federated domain. The results of the original and optimised models are then compared in both local and federated contexts using a comparison analysis. The post-analysis shows encouraging outcomes when it comes to optimising and personalising the models with the suggested techniques.
• Abstract（参考訳）: さまざまなアプリケーションのための複雑な機械学習モデルとディープラーニング(DL)モデルのトレーニングとデプロイの時間的特性は、マシンラーニング(ML)分野において大きな課題を呈し続けている。 これらの課題は、個々のノードに対するモデル最適化が重大な困難をもたらす連邦領域において特に顕著である。 この問題を解決するために多くの手法が開発され、効率的な最適化を維持しつつ、トレーニング費用と時間を削減することを目的としている。 この課題に取り組むための3つの戦略は、アクティブラーニング、知識蒸留、局所記憶である。 これらの手法により、より少ない計算資源を必要とする小さなモデルを採用することができ、局所的な洞察によるモデルのパーソナライズを可能にし、現在のモデルの有効性を向上させることができる。 本研究は,これらの3つのアプローチの基本原理を考察し,AIモデルの精度向上とリアルタイムNG-IoTアプリケーションにおけるユーザエクスペリエンス向上を目的とした,さまざまなパーソナライズ手法を活用した高度なフェデレーション学習システムを提案する。 元のモデルと最適化されたモデルの結果は、比較分析を用いて局所的およびフェデレーションされた文脈で比較される。 分析後の結果は、提案されたテクニックでモデルを最適化しパーソナライズすることに関して、促進的な結果を示している。

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