論文の概要: Federated Continual Learning: Concepts, Challenges, and Solutions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07059v1
• Date: Mon, 10 Feb 2025 21:51:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 14:09:22.807699
• Title: Federated Continual Learning: Concepts, Challenges, and Solutions
• Title（参考訳）: 連帯型継続的学習 - 概念,課題,解決策
• Authors: Parisa Hamedi, Roozbeh Razavi-Far, Ehsan Hallaji,
• Abstract要約: Federated Continual Learning (FCL)は、動的環境における協調的なモデルトレーニングのための堅牢なソリューションとして登場した。 この調査は、異質性、モデル安定性、通信オーバーヘッド、プライバシー保護といった重要な課題に焦点を当てている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.379574469735166
• License:
• Abstract: Federated Continual Learning (FCL) has emerged as a robust solution for collaborative model training in dynamic environments, where data samples are continuously generated and distributed across multiple devices. This survey provides a comprehensive review of FCL, focusing on key challenges such as heterogeneity, model stability, communication overhead, and privacy preservation. We explore various forms of heterogeneity and their impact on model performance. Solutions to non-IID data, resource-constrained platforms, and personalized learning are reviewed in an effort to show the complexities of handling heterogeneous data distributions. Next, we review techniques for ensuring model stability and avoiding catastrophic forgetting, which are critical in non-stationary environments. Privacy-preserving techniques are another aspect of FCL that have been reviewed in this work. This survey has integrated insights from federated learning and continual learning to present strategies for improving the efficacy and scalability of FCL systems, making it applicable to a wide range of real-world scenarios.
• Abstract（参考訳）: Federated Continual Learning (FCL)は、複数のデバイスにまたがってデータサンプルが継続的に生成され、分散される動的環境において、協調的なモデルトレーニングのための堅牢なソリューションとして登場した。 この調査は、異種性、モデルの安定性、通信オーバーヘッド、プライバシ保護といった重要な課題に焦点を当てた、FCLの包括的なレビューを提供する。 ヘテロジニティの様々な形態とモデル性能への影響について検討する。 非IIDデータ、リソース制約のあるプラットフォーム、パーソナライズドラーニングへのソリューションを概観し、異種データ分散を扱う複雑さを示す。 次に、非定常環境において重要なモデル安定性の確保と破滅的な忘れを避けるための手法を概観する。 プライバシ保護技術は、この研究でレビューされたFCLのもうひとつの側面である。 この調査は、FCLシステムの有効性と拡張性を改善するための戦略を示すために、連合学習と連続学習からの洞察を統合した。

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