Impact of Neural Network Depth on Split Federated Learning Performance in Low-Resource UAV Networks
Notice bibliographique
Résumé
Training without sharing data is one of the drivers that makes Federated Learning (FL) more attractive, compared to centralized approaches. However, requiring each learner to train the full model may not be efficient, particularly for devices with restricted resources, such as those available in Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). To address this issue, a variation of FL technique, specifically Split Federated Learning (SFL), has recently been proposed. Unlike FL, the key concept of SFL is to divide the layers of the neural network among the involved learners. Therefore, each individual client will train only a segment of the model (submodel) rather than the entire model. Clearly, this technique, besides data privacy, optimizes the utilization of computational resources, reduces client-side training time, and enhances model privacy. However, there are questions that require answers: How should we split the model? Shall we systematically divide it in half, or is there a more optimal approach? In this line of thought, this paper provides a detailed analysis of possible splitting schemes of a power consumption prediction model for UAV s. First, the SFL-enabled model is presented. Second, an experimental analysis is conducted in which different splitting alternatives are made and numerically analyzed to examine the influence of network layering on split federated learning performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».