論文の概要: Encoded Spatial Attribute in Multi-Tier Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.05934v1
• Date: Fri, 10 Jan 2025 12:56:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-13 15:26:23.087270
• Title: Encoded Spatial Attribute in Multi-Tier Federated Learning
• Title（参考訳）: マルチティアフェデレーション学習における空間属性の符号化
• Authors: Asfia Kawnine, Francis Palma, Seyed Alireza Rahimi Azghadi, Hung Cao,
• Abstract要約: 本研究では,エンコード型空間多階層フェデレーション学習手法を提案する。 クライアント層では、目的とする結果をより正確に予測するために、空間情報を符号化する。 精度などの評価指標を用いて,空間的粒度の複雑さに関する知見を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5999407512883512
• License:
• Abstract: This research presents an Encoded Spatial Multi-Tier Federated Learning approach for a comprehensive evaluation of aggregated models for geospatial data. In the client tier, encoding spatial information is introduced to better predict the target outcome. The research aims to assess the performance of these models across diverse datasets and spatial attributes, highlighting variations in predictive accuracy. Using evaluation metrics such as accuracy, our research reveals insights into the complexities of spatial granularity and the challenges of capturing underlying patterns in the data. We extended the scope of federated learning (FL) by having multi-tier along with the functionality of encoding spatial attributes. Our N-tier FL approach used encoded spatial data to aggregate in different tiers. We obtained multiple models that predicted the different granularities of spatial data. Our findings underscore the need for further research to improve predictive accuracy and model generalization, with potential avenues including incorporating additional features, refining model architectures, and exploring alternative modeling approaches. Our experiments have several tiers representing different levels of spatial aspects. We obtained accuracy of 75.62% and 89.52% for the global model without having to train the model using the data constituted with the designated tier. The research also highlights the importance of the proposed approach in real-time applications.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,地理空間データの集合モデルの包括的評価を行うための,エンコード型空間多階層フェデレーション学習手法を提案する。 クライアント層では、目的とする結果をより正確に予測するために、空間情報を符号化する。 この研究は、様々なデータセットや空間属性にまたがるモデルの性能を評価することを目的としており、予測精度のバリエーションを強調している。 本研究は,精度などの評価指標を用いて,空間的粒度の複雑さと,データ中の基礎となるパターンを捉えることの課題を明らかにする。 我々は,空間属性を符号化する機能とともに多層化することで,連邦学習(FL)の範囲を拡大した。 我々のN層FLアプローチでは、エンコードされた空間データを用いて異なる層に集約した。 空間データの粒度を予測できる複数のモデルを得た。 予測精度の向上とモデル一般化のためのさらなる研究の必要性は,追加機能の導入,モデルアーキテクチャの洗練,代替モデリングアプローチの探求など,潜在的な道のりで浮かび上がっている。 我々の実験は、異なる空間的側面のレベルを表すいくつかの階層を持つ。 我々は,指定された階層で構成されたデータを用いてモデルを訓練することなく,グローバルモデルに対して75.62%,89.52%の精度を得た。 この研究はまた、リアルタイムアプリケーションにおける提案されたアプローチの重要性を強調している。

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