Dynamic Split Federated Learning for resource-constrained IoT systems
Notice bibliographique
Résumé
Efficient resource utilization in Internet of Things (IoT) systems is challenging due to device limitations. These limitations restrict on-device machine learning (ML) model training, leading to longer processing times and inefficient metadata analysis. Additionally, conventional centralized data collection poses privacy concerns, as raw data has to leave the device to the server for processing. Combining Federated Learning (FL) and Split Learning (SL) offers a promising solution by enabling effective machine learning on resource-constrained devices while preserving user privacy. However, the dynamic nature of IoT resources and device heterogeneity can complicate the application of these solutions, as some IoT devices cannot complete the training task on time. To address these concerns, we have developed a Dynamic Split Federated Learning (DSFL) architecture that dynamically adjusts to the real-time resource availability of individual clients. Combining real-time split-point selection with a Genetic Algorithm (GA) for client selection, tailored to heterogeneous, resource-constrained IoT devices. DSFL ensures optimal utilization of resources and efficient training across heterogeneous IoT devices and servers. Our architecture detects each IoT device’s training capabilities by identifying the number of layers it can train. Moreover, an effective Genetic Algorithm (GA) process strategically selects the clients required to complete the split federated learning round. Cooperatively, the clients and servers train their parts of the model, aggregate them, and then combine the results before moving to the next round. Our proposed architecture enables collaborative model training across devices while preserving data privacy by combining FL’s parallelism with SL’s dynamic modeling. We evaluated our architecture on sensory and image-based datasets, showing improved accuracy and reduced overhead compared to baseline methods.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».