エッジ連合学習における端末の移動を考慮したパラメータ集約のタイミング制御

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2023-05-11
• タイトル: エッジ連合学習における端末の移動を考慮したパラメータ集約のタイミング制御
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Mobility-Aware Timing Control of Parameter Aggregation in Edge Federated Learning
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 深層学習・VR/AR
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 東京大学生産技術研究所
• 著者所属: 芝浦工業大学システム理工学部
• 著者所属: 芝浦工業大学システム理工学部／東京大学生産技術研究所
• 著者所属: 東京大学生産技術研究所
• 著者所属: 東京大学空間情報科学研究センター
• 著者所属: 東京大学空間情報科学研究センター／東京大学生産技術研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Institute of Industrial Science, University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): College of Systems Engineering and Science, Shibaura Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): College of Systems Engineering and Science, Shibaura Institute of Technology / Institute of Industrial Science, University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Institute of Industrial Science, University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Center for Spatial Information Science, The University of Tokyo / Institute of Industrial Science, University of Tokyo
• 著者名: 小野, 翔多; 山崎, 託; 三好, 匠; 田谷, 昭仁; 西山, 勇毅; 瀬崎, 薫
• 著者名(英): Shota, Ono; Taku, Yamazaki; Takumi, Miyoshi; Akihito, Taya; Yuuki, Nishiyama; Kaoru, Sezaki
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 車載センサなどによって収集された地域に紐づくデータを用いて，サービスを提供する研究が行われている．これらの研究では自動車とエッジサーバが協調して連合学習を実行しているが，車両が学習中にサーバの通信範囲外に移動することにより学習結果が反映されない問題を考慮していない．また，サーバは学習モデル集約に際してタイムアウト設定するため学習時間に対するのオーバーヘッドが生じる．これらの問題を解決するために，自動車がエッジサーバの通信範囲外に移動する前に未完了でも学習モデルをサーバに送信する手法を提案する．シミュレーション評価により，モデルの集約数が増加し，時間のオーバーヘッドが発生しないことにより学習効率が向上した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Services that utilize region-specific data collected by onboard vehicle sensors have been attracting attention. In these studies, vehicles and edge servers collaborate to perform federated learning; however, they do not consider the issue of learning results not being reflected when a vehicle moves out of the server’s communication range during learning. Furthermore, the server sets a timeout for aggregating learning models, resulting in time overhead for the learning process. To address these issues, we propose a method that transmits the learning model to the server, even if incomplete, before the vehicle moves out of the edge server’s communication range. Simulation evaluations demonstrate that the number of aggregated models increases and learning efficiency improves due to the absence of time overhead.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11851388
• 書誌情報: 研究報告モバイルコンピューティングと新社会システム（MBL）; 巻 2023-MBL-107, 号 27, p. 1-4, 発行日 2023-05-11
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8817
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会