論文の概要: Integrating Personalized Federated Learning with Control Systems for Enhanced Performance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15728v1
• Date: Mon, 27 Jan 2025 01:52:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:53:52.543340
• Title: Integrating Personalized Federated Learning with Control Systems for Enhanced Performance
• Title（参考訳）: 個人化フェデレーション学習と制御システムの統合による性能向上
• Authors: Alice Smith, Bob Johnson, Michael Geller,
• Abstract要約: 本稿では,頑健な制御システムを用いた個人化学習を支援する新しいフレームワークを提案する。 このアプローチでは,各クライアントのデータの特徴に適応するパーソナライズされたアルゴリズムを活用する。 我々の統合システムは、精度と学習速度の点で、標準のフェデレーション学習モデルよりも優れていることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: In the expanding field of machine learning, federated learning has emerged as a pivotal methodology for distributed data environments, ensuring privacy while leveraging decentralized data sources. However, the heterogeneity of client data and the need for tailored models necessitate the integration of personalization techniques to enhance learning efficacy and model performance. This paper introduces a novel framework that amalgamates personalized federated learning with robust control systems, aimed at optimizing both the learning process and the control of data flow across diverse networked environments. Our approach harnesses personalized algorithms that adapt to the unique characteristics of each client's data, thereby improving the relevance and accuracy of the model for individual nodes without compromising the overall system performance. To manage and control the learning process across the network, we employ a sophisticated control system that dynamically adjusts the parameters based on real-time feedback and system states, ensuring stability and efficiency. Through rigorous experimentation, we demonstrate that our integrated system not only outperforms standard federated learning models in terms of accuracy and learning speed but also maintains system integrity and robustness in face of varying network conditions and data distributions. The experimental results, obtained from a multi-client simulated environment with non-IID data distributions, underscore the benefits of integrating control systems into personalized federated learning frameworks, particularly in scenarios demanding high reliability and precision.
• Abstract（参考訳）: 機械学習の分野では、分散データ環境の重要な方法論としてフェデレーション学習が登場し、分散データソースを活用しながらプライバシを確保している。 しかし、クライアントデータの不均一性とカスタマイズされたモデルの必要性は、学習効率とモデル性能を向上させるためにパーソナライズ技術の統合を必要とする。 本稿では,多種多様なネットワーク環境における学習プロセスとデータフローの制御の最適化を目的とした,個人化学習と堅牢な制御システムを組み合わせた新しいフレームワークを提案する。 提案手法は,各クライアントのデータの特徴に適応するパーソナライズされたアルゴリズムを利用して,システム全体の性能を損なうことなく,個々のノードに対するモデルの有効性と精度を向上させる。 ネットワーク全体にわたる学習プロセスの管理と制御には,リアルタイムフィードバックとシステム状態に基づいてパラメータを動的に調整し,安定性と効率を確保できる高度制御システムを用いる。 厳密な実験を通じて、我々の統合システムは、精度と学習速度の点で標準のフェデレーション学習モデルを上回るだけでなく、様々なネットワーク条件やデータ分布に直面したシステムの完全性と堅牢性も維持できることを示した。 非IIDデータ分布を持つマルチクライアントシミュレーション環境から得られた実験結果は、特に信頼性と精度を要求されるシナリオにおいて、制御システムをパーソナライズされたフェデレーション学習フレームワークに統合する利点を浮き彫りにした。

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