Reputation-enabled Federated Learning Model Aggregation in Mobile Platforms
Notice bibliographique
Résumé
Federated Learning (FL) builds on a mobile network of participating nodes that train local models and contribute to the learning model parameters at a central server without being obliged to share their raw data. The server aggregates the uploaded model parameters to generate a global model. Common practice for the uploaded local models is an evenly weighted aggregation, assuming that each node of the network contributes to advancing the global model equally. Due to the heterogeneous nature of the devices and collected data, it is inevitable to have variations between the contributions of the users to the global model. Therefore, users (i.e., devices) with higher contributions should be weighted higher during aggregation. With this in mind, this paper proposes a reputation-enabled aggregation methodology that scales the aggregation weights of users by their reputation scores. Reputation score of a user is computed according to the performance metrics of their trained local models during each training round, therefore it can be a metric to evaluate the direct contributions of their trained local model. Numerical comparison of the proposed aggregation methodology to a baseline that utilizes standard averaging as well as a second baseline that is scoped to a reputation-based client selection shows an improvement of 17.175% over the standard baseline for not independent and identically distributed (non-IID) scenarios for an FL network of 100 participants. Consistent improvements over the first and second baselines under smaller FL networks with users ranging from 20 to 100 are also shown.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».