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邊緣物聯網的新型水平-垂直混合聯邦學習框架


核心概念
提出一種新的水平-垂直混合聯邦學習(HoVeFL)框架,以提高邊緣物聯網的機器學習性能。該框架允許部分設備專注於同樣的數據特徵,而其他設備則分析不同的數據特徵,從而更好地利用數據的多樣性。
摘要

本文提出了一種新的水平-垂直混合聯邦學習(HoVeFL)框架,用於提高邊緣物聯網的機器學習性能。

在HoVeFL中,部分設備使用相同的數據樣本但分析不同的數據特徵,而其他設備則專注於相同的數據特徵但使用非獨立同分布(non-IID)的數據樣本。這種混合方法可以更好地適應數據的多樣性和分佈不均,相比單一的水平聯邦學習(HFL)或垂直聯邦學習(VFL)更有效。

作者分析了HoVeFL的收斂性,並在CIFAR-10和SVHN數據集上進行了實驗評估。結果表明,與全部設備進行VFL相比,HoVeFL在12個HFL設備和6個VFL設備的情況下,測試損失分別高出5.5%和25.2%。這是因為VFL設備的訓練數據是獨立同分布的,而HFL設備的數據是非獨立同分布的,導致模型更新的同質性較低,從而影響了模型的準確性。

HoVeFL有望應用於數據豐富且需要隱私保護的智慧醫療系統,通過同時利用水平和垂直學習,可以更全面地提高模型的性能。

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統計資料
與全部設備進行VFL相比,HoVeFL在12個HFL設備和6個VFL設備的情況下,測試損失分別高出5.5%和25.2%。 與HFL相比,HoVeFL在12個HFL設備和6個VFL設備的情況下,測試損失分別高出1.6%和2.5%。
引述

從以下內容提煉的關鍵洞見

by Kai Li, Yile... arxiv.org 10-03-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.01644.pdf
A Novel Framework of Horizontal-Vertical Hybrid Federated Learning for EdgeIoT

深入探究

如何進一步提高HoVeFL在非獨立同分布數據下的收斂性和泛化能力?

要進一步提高HoVeFL在非獨立同分布(non-IID)數據下的收斂性和泛化能力,可以考慮以下幾個策略: 改進的聚合算法:採用更先進的聚合技術,如加權平均或自適應聚合方法,這些方法能夠根據每個設備的數據特徵和質量動態調整權重,從而提高模型的整體性能。 正則化技術:在本地模型訓練中引入更強的正則化技術,例如L1或L2正則化,這可以幫助減少過擬合的風險,特別是在數據樣本不均衡的情況下。 多樣本學習:在訓練過程中引入多樣本學習策略,通過隨機選擇不同的數據樣本進行訓練,這樣可以提高模型對於不同數據分佈的適應能力。 增強學習:結合增強學習技術,通過不斷調整學習策略來適應不同的數據環境,這樣可以進一步提高模型的泛化能力。 跨設備協作:促進不同設備之間的協作學習,通過共享部分模型參數或特徵,來增強模型對於非IID數據的學習能力。

除了智慧醫療,HoVeFL還有哪些其他潛在的應用場景?

HoVeFL的潛在應用場景不僅限於智慧醫療,還包括以下幾個領域: 智慧城市:在智慧城市中,HoVeFL可以用於不同的IoT設備(如交通監控、環境監測等)之間的協作學習,從而提高城市管理的效率和智能化水平。 金融服務:在金融領域,HoVeFL可以用於不同銀行或金融機構之間的數據共享和模型訓練,從而提高風險評估和詐騙檢測的準確性,同時保護客戶的隱私。 智能製造:在智能製造中,HoVeFL可以幫助不同的生產設備和傳感器協同工作,通過共享生產數據來優化生產流程和提高產品質量。 農業監測:在農業領域,HoVeFL可以用於不同農場的IoT設備之間的數據共享,從而提高作物監測和管理的智能化水平,促進精準農業的發展。 智能家居:在智能家居系統中,HoVeFL可以用於不同智能設備(如智能音箱、安防攝像頭等)之間的協作學習,從而提高家庭自動化和安全性。

如何在HoVeFL中有效地管理和整合不同設備上的重疊特徵,以提高整體模型性能?

在HoVeFL中有效管理和整合不同設備上的重疊特徵,可以採取以下幾種方法: 特徵選擇與融合:在模型訓練前,進行特徵選擇,識別出對模型性能影響最大的特徵,並通過特徵融合技術將重疊特徵進行整合,從而減少冗餘信息,提高模型的學習效率。 分層聚合策略:根據設備的數據特徵和質量,設計分層聚合策略,對於重疊特徵的設備進行加權聚合,這樣可以更好地利用重疊特徵的信息,提高模型的準確性。 共享模型參數:在訓練過程中,允許不同設備之間共享部分模型參數,這樣可以促進模型的協同學習,從而提高整體模型的性能。 動態調整學習率:根據不同設備的數據特徵和訓練進度,動態調整學習率,這樣可以更好地適應不同設備的學習需求,從而提高模型的收斂速度和性能。 增強學習策略:引入增強學習策略,根據模型的表現動態調整特徵的使用方式,這樣可以在訓練過程中不斷優化重疊特徵的整合方式,提高模型的泛化能力。
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