論文の概要: Lifecycle-Aware Federated Continual Learning in Mobile Autonomous Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.20745v1
• Date: Wed, 22 Apr 2026 16:34:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-23 15:36:11.232187
• Title: Lifecycle-Aware Federated Continual Learning in Mobile Autonomous Systems
• Title（参考訳）: 移動型自律システムにおけるライフサイクル・アウェア・フェデレーション型連続学習
• Abstract要約: 本稿では、トレーニング時間(事前鍛造)とポスト鍛造(後鍛造)の回復を組み込んだライフサイクル対応のデュアルタイムスケールFCLフレームワークを提案する。 実験結果から, このフレームワークは最強のフェデレートベースラインよりも最大8.3% mIoUの改善を達成できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.63508861308136
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated continual learning (FCL) allows distributed autonomous fleets to adapt collaboratively to evolving terrain types across extended mission lifecycles. However, current approaches face several key challenges: 1) they use uniform protection strategies that do not account for the varying sensitivities to forgetting on different network layers; 2) they focus primarily on preventing forgetting during training, without addressing the long-term effects of cumulative drift; and 3) they often depend on idealized simulations that fail to capture the real-world heterogeneity present in distributed fleets. In this paper, we propose a lifecycle-aware dual-timescale FCL framework that incorporates training-time (pre-forgetting) prevention and (post-forgetting) recovery. Under this framework, we design a layer-selective rehearsal strategy that mitigates immediate forgetting during local training, and a rapid knowledge recovery strategy that restores degraded models after long-term cumulative drift. We present a theoretical analysis that characterizes heterogeneous forgetting dynamics and establishes the inevitability of long-term degradation. Our experimental results show that this framework achieves up to 8.3\% mIoU improvement over the strongest federated baseline and up to 31.7\% over conventional fine-tuning. We also deploy the FCL framework on a real-world rover testbed to assess system-level robustness under realistic constraints; the testing results further confirm the effectiveness of our FCL design.
• Abstract（参考訳）: フェデレートされた継続的学習(FCL)により、分散自律艦隊は、拡張されたミッションライフサイクルにわたる地形のタイプに協力的に適応することができる。 しかし、現在のアプローチはいくつかの重要な課題に直面している。 1)異なるネットワーク層を忘れるのに、様々な感度を考慮しない一様保護戦略を用いる。 2)累積ドリフトの長期的影響に対処することなく、主に訓練中の忘れの防止に焦点をあてる。 3) それらはしばしば、分散艦隊に存在する現実世界の異質性を捉えるのに失敗した理想化されたシミュレーションに依存する。 本稿では,トレーニング時間(事前鍛造)とポスト鍛造(後鍛造)の回復を組み込んだライフサイクル対応のデュアルタイムスケールFCLフレームワークを提案する。 本枠組みでは,局所訓練中の即時忘れを緩和する階層選択型リハーサル戦略と,長期累積ドリフト後の劣化モデルを復元する素早い知識回復戦略を設計する。 本稿では,不均一な忘れ物力学を特徴付ける理論解析を行い,長期劣化の必然性を実証する。 実験の結果, 従来の微調整法に比べて最大8.3\% mIoU, 最大31.7\%の改善が得られた。 また、現実的な制約下でのシステムレベルの堅牢性を評価するために、実世界のローバーテストベッドにFCLフレームワークをデプロイし、テスト結果によりFCL設計の有効性をさらに確認する。

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