ネットワークエッジトラフィック分類のための連邦補助ハードパラメータ共有マルチタスク学習

Основні поняття

連邦学習の課題である統計的データ異質性と教師データ不足に対処するため、補助タスクを活用したハードパラメータ共有マルチタスク学習モデルを提案する。このモデルにより、通信コストと計算コストを削減し、相互に関連する補助タスクから得られる知識を活用して、ネットワークエッジトラフィック分類の学習性能を向上させる。

Анотація

本研究では、ネットワークエッジトラフィック分類の学習性能を向上させるため、連邦補助ハードパラメータ共有マルチタスク学習(FedAuxHMTL)フレームワークを提案している。

• 連邦学習の課題である統計的データ異質性と教師データ不足に対処するため、補助タスクを活用したハードパラメータ共有マルチタスク学習モデルを採用
• エッジサーバとベースステーションの2層構造を持ち、ベースステーションから得られた更新モデルパラメータを統合することで、分散エリアのベースステーションが参加し、ネットワークエッジトラフィック分類の学習性能を向上
• 1D-CNNマルチタスク学習モデルを開発し、局所的な特徴抽出と長距離相関情報の捕捉を同時に行う
• 補助タスクの損失関数に対するランダム重み付け戦略を導入し、ネットワークエッジトラフィック分類の学習性能を強化
• 公開データセットQUICを用いて評価し、提案手法の優位性を実証。また、Cisco Flameプラットフォームを用いた実践的なシミュレーションを実施し、実世界での適用可能性を示唆

Статистика

ネットワークエッジトラフィック分類タスクにおいて、提案手法FedAuxHMTLはベースラインと比較して、53%の通信コスト削減と32%の計算時間短縮を達成した。
補助タスク1(フロー継続時間分類)では、提案手法FedAuxHMTLはベースラインと比較して、通信コストを16%削減した。
補助タスク2(帯域幅分類)では、提案手法FedAuxHMTLはベースラインと比較して、通信コストを56%削減した。

Цитати

該当なし

Ключові висновки, отримані з

FedAuxHMTL: Federated Auxiliary Hard-Parameter Sharing Multi-Task Learning for Network Edge Traffic Classification

by Faisal Ahmed... о arxiv.org 04-15-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.08028.pdf

Глибші Запити

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