論文の概要: Federated Learning with MMD-based Early Stopping for Adaptive GNSS Interference Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15681v1
• Date: Mon, 21 Oct 2024 06:43:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:16:12.903021
• Title: Federated Learning with MMD-based Early Stopping for Adaptive GNSS Interference Classification
• Title（参考訳）: 適応型GNSS干渉分類のためのMDDに基づく早期停止によるフェデレーション学習
• Authors: Nishant S. Gaikwad, Lucas Heublein, Nisha L. Raichur, Tobias Feigl, Christopher Mutschler, Felix Ott,
• Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、複数のデバイスがローカルサーバ上のデータを維持しながら、グローバルモデルを協調的にトレーニングすることを可能にする。 本稿では,グローバルサーバ上でのモデルの重み付けと数ショット学習を用いたFL手法を提案する。 FLの模範的な応用は、グローバルナビゲーション衛星システム(GNSS)受信機からのスナップショットに基づいた干渉分類のために、高速道路に沿って機械学習モデルを編成することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.674584508653125
• License:
• Abstract: Federated learning (FL) enables multiple devices to collaboratively train a global model while maintaining data on local servers. Each device trains the model on its local server and shares only the model updates (i.e., gradient weights) during the aggregation step. A significant challenge in FL is managing the feature distribution of novel, unbalanced data across devices. In this paper, we propose an FL approach using few-shot learning and aggregation of the model weights on a global server. We introduce a dynamic early stopping method to balance out-of-distribution classes based on representation learning, specifically utilizing the maximum mean discrepancy of feature embeddings between local and global models. An exemplary application of FL is orchestrating machine learning models along highways for interference classification based on snapshots from global navigation satellite system (GNSS) receivers. Extensive experiments on four GNSS datasets from two real-world highways and controlled environments demonstrate that our FL method surpasses state-of-the-art techniques in adapting to both novel interference classes and multipath scenarios.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、複数のデバイスがローカルサーバ上のデータを維持しながら、グローバルモデルを協調的にトレーニングすることを可能にする。 各デバイスは、ローカルサーバ上でモデルをトレーニングし、アグリゲーションステップ中にモデル更新(すなわち勾配重み付け)のみを共有する。 FLにおける重要な課題は、デバイス間の新しいアンバランスなデータの特徴分布を管理することだ。 本稿では,大域的サーバ上でのモデル重みの蓄積と少数ショット学習を用いたFL手法を提案する。 本稿では,局所モデルとグローバルモデル間の特徴埋め込みの最大値の差を利用して,表現学習に基づく分布外クラスのバランスをとるための動的早期停止手法を提案する。 FLの模範的な応用は、グローバルナビゲーション衛星システム(GNSS)受信機からのスナップショットに基づいた干渉分類のために、高速道路に沿って機械学習モデルを編成することである。 2つの実世界の高速道路と制御された環境から得られた4つのGNSSデータセットの大規模な実験により、我々のFL法が新しい干渉クラスとマルチパスシナリオの両方に適応する最先端技術を上回ることを示した。

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