論文の概要: Fast-Convergent and Communication-Alleviated Heterogeneous Hierarchical Federated Learning in Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19560v1
• Date: Sun, 29 Sep 2024 05:27:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 21:58:24.967497
• Title: Fast-Convergent and Communication-Alleviated Heterogeneous Hierarchical Federated Learning in Autonomous Driving
• Title（参考訳）: 自律運転における高速収束とコミュニケーションの両立した不均一な階層的フェデレーション学習
• Authors: Wei-Bin Kou, Qingfeng Lin, Ming Tang, Rongguang Ye, Shuai Wang, Guangxu Zhu, Yik-Chung Wu,
• Abstract要約: ストリートシーンのセマンティック理解(TriSU)は、自動運転(AD)の複雑なタスクである 特定の地理的領域のデータからトレーニングされた推論モデルは、都市間データドメインシフトによって他の領域に適用された場合、一般化が不十分である。 Hierarchical Federated Learning (HFL)は、異なる都市の分散データセット上での協調的なプライバシ保存トレーニングによって、TriSUモデルの一般化を改善する潜在的なソリューションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.646749372031593
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• Abstract: Street Scene Semantic Understanding (denoted as TriSU) is a complex task for autonomous driving (AD). However, inference model trained from data in a particular geographical region faces poor generalization when applied in other regions due to inter-city data domain-shift. Hierarchical Federated Learning (HFL) offers a potential solution for improving TriSU model generalization by collaborative privacy-preserving training over distributed datasets from different cities. Unfortunately, it suffers from slow convergence because data from different cities are with disparate statistical properties. Going beyond existing HFL methods, we propose a Gaussian heterogeneous HFL algorithm (FedGau) to address inter-city data heterogeneity so that convergence can be accelerated. In the proposed FedGau algorithm, both single RGB image and RGB dataset are modelled as Gaussian distributions for aggregation weight design. This approach not only differentiates each RGB image by respective statistical distribution, but also exploits the statistics of dataset from each city in addition to the conventionally considered data volume. With the proposed approach, the convergence is accelerated by 35.5\%-40.6\% compared to existing state-of-the-art (SOTA) HFL methods. On the other hand, to reduce the involved communication resource, we further introduce a novel performance-aware adaptive resource scheduling (AdapRS) policy. Unlike the traditional static resource scheduling policy that exchanges a fixed number of models between two adjacent aggregations, AdapRS adjusts the number of model aggregation at different levels of HFL so that unnecessary communications are minimized. Extensive experiments demonstrate that AdapRS saves 29.65\% communication overhead compared to conventional static resource scheduling policy while maintaining almost the same performance.
• Abstract（参考訳）: ストリートシーンセマンティック理解(Street Scene Semantic Understanding、TriSU)は、自動運転(AD)の複雑なタスクである。 しかし、特定の地理的領域のデータから訓練された推論モデルは、都市間データドメインシフトによって他の領域に適用された場合、一般化が不十分である。 Hierarchical Federated Learning (HFL)は、異なる都市の分散データセット上での協調的なプライバシ保存トレーニングによって、TriSUモデルの一般化を改善する潜在的なソリューションを提供する。 残念なことに、異なる都市のデータは異なる統計特性を持つため、収束が遅い。 既存のHFL法を超えて,都市間データの不均一性に対処し,収束を加速するガウス異質HFLアルゴリズム(FedGau)を提案する。 提案したFedGauアルゴリズムでは、単一のRGB画像とRGBデータセットの両方をガウス分布としてモデル化し、集約重み付け設計を行う。 このアプローチは、各RGB画像を統計分布で区別するだけでなく、従来検討されていたデータ量に加えて、各都市からのデータセットの統計を利用する。 提案手法では既存のSOTA法と比較して35.5 %-40.6 %の収束が加速される。 一方,通信資源の削減のため,新たなアダプティブ・アダプティブ・リソース・スケジューリング(AdapRS)ポリシーを導入する。 隣接する2つのアグリゲーション間で一定の数のモデルを交換する従来の静的リソーススケジューリングポリシーとは異なり、AdapRSは不必要な通信を最小限に抑えるために異なるレベルのHFLのモデルアグリゲーション数を調整している。 大規模な実験では、AdapRSは従来の静的リソーススケジューリングポリシーと比べて29.65 %の通信オーバーヘッドを節約し、ほぼ同じ性能を維持している。

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