論文の概要: Learn More by Using Less: Distributed Learning with Energy-Constrained Devices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02289v1
• Date: Tue, 03 Dec 2024 09:06:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:40:47.188165
• Title: Learn More by Using Less: Distributed Learning with Energy-Constrained Devices
• Title（参考訳）: Lessを使ってさらに学ぶ:エネルギー制約デバイスによる分散学習
• Authors: Roberto Pereira, Cristian J. Vaca-Rubio, Luis Blanco,
• Abstract要約: Federated Learning(FL)は、分散モデルトレーニングのソリューションとして、分散化されたプライバシ保護デバイスに登場した。 本稿では,電池に制約のあるデバイス上でのクライアント選択とトレーニング作業の最適化を目的とした,エネルギーを意識したFLフレームワークであるLeanFedを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.730504020733928
• License:
• Abstract: Federated Learning (FL) has emerged as a solution for distributed model training across decentralized, privacy-preserving devices, but the different energy capacities of participating devices (system heterogeneity) constrain real-world implementations. These energy limitations not only reduce model accuracy but also increase dropout rates, impacting on convergence in practical FL deployments. In this work, we propose LeanFed, an energy-aware FL framework designed to optimize client selection and training workloads on battery-constrained devices. LeanFed leverages adaptive data usage by dynamically adjusting the fraction of local data each device utilizes during training, thereby maximizing device participation across communication rounds while ensuring they do not run out of battery during the process. We rigorously evaluate LeanFed against traditional FedAvg on CIFAR-10 and CIFAR-100 datasets, simulating various levels of data heterogeneity and device participation rates. Results show that LeanFed consistently enhances model accuracy and stability, particularly in settings with high data heterogeneity and limited battery life, by mitigating client dropout and extending device availability. This approach demonstrates the potential of energy-efficient, privacy-preserving FL in real-world, large-scale applications, setting a foundation for robust and sustainable pervasive AI on resource-constrained networks.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、分散モデルトレーニングのソリューションとして、分散化されたプライバシ保護デバイスにまたがるソリューションとして登場したが、参加するデバイス(システム不均一性)の異なるエネルギー容量は、実世界の実装を制約している。 これらのエネルギー制限は、モデルの精度を低下させるだけでなく、ドロップアウト率も増加させ、実際のFL配置の収束に影響を及ぼす。 本研究では,電池制約デバイス上でのクライアント選択とトレーニング作業の最適化を目的とした,エネルギーを意識したFLフレームワークであるLeanFedを提案する。 LeanFedは、トレーニング中に各デバイスが使用するローカルデータの割合を動的に調整することで、適応データの利用率を活用する。 CIFAR-10およびCIFAR-100データセット上の従来のFedAvgに対して、LeanFedを厳格に評価し、さまざまなレベルのデータの均一性とデバイス参加率をシミュレートした。 結果は、LeanFedがクライアントのドロップアウトを軽減し、デバイス可用性を拡大することで、モデル精度と安定性を一貫して向上することを示している。 このアプローチは、実世界の大規模アプリケーションにおけるエネルギー効率が高く、プライバシ保護のFLの可能性を示し、リソース制約されたネットワーク上で堅牢で持続可能なAIの基礎を確立します。

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