論文の概要: LEO-Split: A Semi-Supervised Split Learning Framework over LEO Satellite Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.01293v1
• Date: Thu, 02 Jan 2025 15:19:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-05 17:15:20.489579
• Title: LEO-Split: A Semi-Supervised Split Learning Framework over LEO Satellite Networks
• Title（参考訳）: LEO-Split: LEO衛星ネットワーク上での半教師付きスプリット学習フレームワーク
• Authors: Zheng Lin, Yuxin Zhang, Zhe Chen, Zihan Fang, Cong Wu, Xianhao Chen, Yue Gao, Jun Luo,
• Abstract要約: 衛星ネットワークに適した半教師付き(SS)SL設計であるLEO-Splitを提案する。 我々のフレームワークは最先端のベンチマークよりも優れた性能を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.596449467255095
• License:
• Abstract: Recently, the increasing deployment of LEO satellite systems has enabled various space analytics (e.g., crop and climate monitoring), which heavily relies on the advancements in deep learning (DL). However, the intermittent connectivity between LEO satellites and ground station (GS) significantly hinders the timely transmission of raw data to GS for centralized learning, while the scaled-up DL models hamper distributed learning on resource-constrained LEO satellites. Though split learning (SL) can be a potential solution to these problems by partitioning a model and offloading primary training workload to GS, the labor-intensive labeling process remains an obstacle, with intermittent connectivity and data heterogeneity being other challenges. In this paper, we propose LEO-Split, a semi-supervised (SS) SL design tailored for satellite networks to combat these challenges. Leveraging SS learning to handle (labeled) data scarcity, we construct an auxiliary model to tackle the training failure of the satellite-GS non-contact time. Moreover, we propose a pseudo-labeling algorithm to rectify data imbalances across satellites. Lastly, an adaptive activation interpolation scheme is devised to prevent the overfitting of server-side sub-model training at GS. Extensive experiments with real-world LEO satellite traces (e.g., Starlink) demonstrate that our LEO-Split framework achieves superior performance compared to state-ofthe-art benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 近年、LEO衛星システムの普及により、深層学習(DL)の進歩に大きく依存する様々な宇宙分析(作物や気候モニタリングなど)が可能になった。 しかし、LEO衛星と地上局(GS)間の断続的な接続は、リソース制約されたLEO衛星上での分散学習をスケールアップしたDLモデルが妨げる一方で、生データのGSへのタイムリーな送信を著しく妨げている。 分割学習(SL)は、モデルを分割し、一次トレーニングの負荷をGSにオフロードすることで、これらの問題に対する潜在的な解決策となるが、労働集約的なラベル付けプロセスは依然として障害であり、断続的な接続性とデータの異種性は他の課題である。 本稿では,衛星ネットワークに適した半教師付き(SS)SL設計であるLEO-Splitを提案する。 SS学習を利用して(ラベル付き)データ不足を処理し,衛星GS非接触時間のトレーニング失敗に対処するための補助モデルを構築した。 さらに,衛星間のデータ不均衡を補正する擬似ラベルアルゴリズムを提案する。 最後に,GSにおけるサーバサイドサブモデルトレーニングの過度な適合を防止するため,適応型アクティベーション補間方式を考案した。 実世界のLEO衛星トレース(例:Starlink)による大規模な実験は、我々のLEO-Splitフレームワークが最先端のベンチマークよりも優れたパフォーマンスを達成することを示した。

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