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| 講演名 | 2022-03-04 10:30 ［招待講演］Fuzzy Logic-based Client Selection for Federated Learning in Vehicular IoT ○Celimuge Wu（UEC）  ICM2021-50 |
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| 抄録 | （和） | In order to support advanced vehicular Internet-of-Things applications, information exchanges among different vehicles are required to find efficient solutions for catering to different application requirements in complex and dynamic vehicular environments. Federated learning (FL), which is a type of distributed learning technology, has been attracting great interest in recent years as it performs knowledge exchange among different network entities without a violation of user privacy. This talk will discuss about the problem of how to achieve an efficient client selection to improve the learning performance of FL. We propose a fuzzy logic based client selection scheme to address this issue. The proposed scheme considers the number of local samples, the samples freshness, the computation capability, and the available communication resources based on a fuzzy logic approach. Extensive simulation results show that the proposed scheme outperforms other baselines. |
| （英） | In order to support advanced vehicular Internet-of-Things applications, information exchanges among different vehicles are required to find efficient solutions for catering to different application requirements in complex and dynamic vehicular environments. Federated learning (FL), which is a type of distributed learning technology, has been attracting great interest in recent years as it performs knowledge exchange among different network entities without a violation of user privacy. This talk will discuss about the problem of how to achieve an efficient client selection to improve the learning performance of FL. We propose a fuzzy logic based client selection scheme to address this issue. The proposed scheme considers the number of local samples, the samples freshness, the computation capability, and the available communication resources based on a fuzzy logic approach. Extensive simulation results show that the proposed scheme outperforms other baselines. | |
| キーワード | （和） | / / / / / / / |
| （英） | Federated learning / Client selection / Fuzzy logic / Vehicular IoT / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 399, ICM2021-50, pp. 47-47, 2022年3月. | |
| 資料番号 | ICM2021-50 | |
| 発行日 | 2022-02-24 (ICM) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | ICM2021-50 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | ICM |
| 開催期間 | 2022-03-03 - 2022-03-04 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | エレメント管理，管理機能，理論・運用方法論，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | ICM |
| 会議コード | 2022-03-ICM |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Fuzzy Logic-based Client Selection for Federated Learning in Vehicular IoT |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | / Federated learning |
| キーワード(2)（和/英） | / Client selection |
| キーワード(3)（和/英） | / Fuzzy logic |
| キーワード(4)（和/英） | / Vehicular IoT |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 策力 木格 / Celimuge Wu / チリ ムゲ |
| 第1著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) The University of Electro-Communications (略称： UEC) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-03-04 10:30:00 |
| 発表時間 | 50分 |
| 申込先研究会 | ICM |
| 資料番号 | ICM2021-50 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.399 |
| ページ範囲 | p.47 |
| ページ数 | 1 |
| 発行日 | 2022-02-24 (ICM) |
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