論文の概要: Generative AI-Powered Plugin for Robust Federated Learning in Heterogeneous IoT Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23824v1
• Date: Thu, 31 Oct 2024 11:13:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 16:59:50.481982
• Title: Generative AI-Powered Plugin for Robust Federated Learning in Heterogeneous IoT Networks
• Title（参考訳）: 異種IoTネットワークにおけるロバストフェデレーション学習のためのAIによる生成プラグイン
• Authors: Youngjoon Lee, Jinu Gong, Joonhyuk Kang,
• Abstract要約: フェデレーション学習により、エッジデバイスは、データのローカライズを維持しながら、データのプライバシを維持しながら、グローバルモデルを協調的にトレーニングすることが可能になる。 我々は,AI強化データ拡張と均衡サンプリング戦略により,IIDからIDDへの非IIDデータ分布を近似する,フェデレーション最適化技術のための新しいプラグインを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.536605202672355
• License:
• Abstract: Federated learning enables edge devices to collaboratively train a global model while maintaining data privacy by keeping data localized. However, the Non-IID nature of data distribution across devices often hinders model convergence and reduces performance. In this paper, we propose a novel plugin for federated optimization techniques that approximates Non-IID data distributions to IID through generative AI-enhanced data augmentation and balanced sampling strategy. Key idea is to synthesize additional data for underrepresented classes on each edge device, leveraging generative AI to create a more balanced dataset across the FL network. Additionally, a balanced sampling approach at the central server selectively includes only the most IID-like devices, accelerating convergence while maximizing the global model's performance. Experimental results validate that our approach significantly improves convergence speed and robustness against data imbalance, establishing a flexible, privacy-preserving FL plugin that is applicable even in data-scarce environments.
• Abstract（参考訳）: フェデレーション学習により、エッジデバイスは、データのローカライズを維持しながら、データのプライバシを維持しながら、グローバルモデルを協調的にトレーニングすることが可能になる。 しかし、デバイス間のデータ分散の非IID的な性質は、しばしばモデル収束を妨げ、性能を低下させる。 本稿では,AIにより強化されたデータ拡張とバランスの取れたサンプリング戦略により,IIDからIDDへの非IIDデータ分散を近似する,フェデレーション最適化手法のための新しいプラグインを提案する。 鍵となるアイデアは、各エッジデバイスで表現されていないクラスのための追加データを合成し、生成AIを活用してFLネットワーク全体でよりバランスの取れたデータセットを作成することである。 さらに、中央サーバでのバランスの取れたサンプリングアプローチは、大域的なモデルの性能を最大化しながら収束を加速し、最もIDIライクなデバイスのみを選択的に含む。 実験により,データ不均衡に対する収束速度とロバスト性を大幅に向上し,データ共有環境にも適用可能なフレキシブルでプライバシ保護のFLプラグインが確立された。

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