論文の概要: FedFitTech: A Baseline in Federated Learning for Fitness Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.16840v1
• Date: Fri, 20 Jun 2025 08:43:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-23 19:00:05.391449
• Title: FedFitTech: A Baseline in Federated Learning for Fitness Tracking
• Title（参考訳）: FedFitTech:Federated Learning for Fitness Trackingのベースライン
• Authors: Zeyneddin Oz, Shreyas Korde, Marius Bock, Kristof Van Laerhoven,
• Abstract要約: 我々は、FedFitTechベースラインを公開し、業界研究者と学術研究者の両方が広く利用している。 本稿では,クライアント側早期停止戦略を取り入れたFedFitTechベースラインに基づくシステムを実装するケーススタディを提案する。 その結果,全体の冗長通信を13%削減し,認識性能を無視できるコストで1%向上させることができた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.3897633754578536
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Rapid evolution of sensors and resource-efficient machine learning models have spurred the widespread adoption of wearable fitness tracking devices. Equipped with inertial sensors, such devices can continuously capture physical movements for fitness technology (FitTech), enabling applications from sports optimization to preventive healthcare. Traditional centralized learning approaches to detect fitness activities struggle with privacy concerns, regulatory constraints, and communication inefficiencies. In contrast, Federated Learning (FL) enables a decentralized model training by communicating model updates rather than private wearable sensor data. Applying FL to FitTech presents unique challenges, such as data imbalance, lack of labelled data, heterogeneous user activity patterns, and trade-offs between personalization and generalization. To simplify research on FitTech in FL, we present the FedFitTech baseline, under the Flower framework, which is publicly available and widely used by both industry and academic researchers. Additionally, to illustrate its usage, this paper presents a case study that implements a system based on the FedFitTech baseline, incorporating a client-side early stopping strategy and comparing the results. For instance, this system allows wearable devices to optimize the trade-off between capturing common fitness activity patterns and preserving individuals' nuances, thereby enhancing both the scalability and efficiency of privacy-aware fitness tracking applications. Results show that this reduces overall redundant communications by 13 percent, while maintaining the overall recognition performance at a negligible recognition cost by 1 percent. Thus, FedFitTech baseline creates a foundation for a wide range of new research and development opportunities in FitTech, and it is available as open-source at: https://github.com/adap/flower/tree/main/baselines/fedfittech
• Abstract（参考訳）: センサーとリソース効率のよい機械学習モデルの急速な進化により、ウェアラブルフィットネストラッキングデバイスの普及が加速した。 慣性センサーを備えたこのデバイスは、フィットネス技術(FitTech)の物理的な動きを継続的に捉え、スポーツ最適化から予防医療への応用を可能にする。 フィットネスアクティビティを検出するための従来の集中型学習アプローチは、プライバシの懸念、規制の制約、コミュニケーションの非効率に苦しむ。 対照的に、フェデレートラーニング(FL)は、プライベートなウェアラブルセンサデータではなく、モデル更新を通信することで、分散モデルトレーニングを可能にする。 FL to FitTechの適用には、データの不均衡、ラベル付きデータの欠如、異種ユーザアクティビティパターン、パーソナライゼーションと一般化のトレードオフなど、ユニークな課題がある。 FLにおけるFitTechの研究を簡単にするために、FedFitTechベースラインをFlowerフレームワークで提示する。 さらに,本論文では,FedFitTechベースラインに基づくシステムを実装し,クライアント側早期停止戦略を組み込んだケーススタディを提案する。 例えば、このシステムにより、ウェアラブルデバイスは、一般的なフィットネスアクティビティパターンのキャプチャと個人のニュアンスを保存するためのトレードオフを最適化し、プライバシーに配慮したフィットネストラッキングアプリケーションのスケーラビリティと効率性を向上させることができる。 その結果,全体の冗長通信を13%削減し,認識性能を無視できるコストで1%向上させることができた。 このように、FedFitTechのベースラインは、FitTechにおける幅広い新しい研究と開発機会の基礎をつくり、オープンソースとして、https://github.com/adap/flower/tree/main/baselines/fedfittechで利用可能である。

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