Dispositivos, Eu Escolho Vocês: Seleção de Clientes Adaptativa para Comunicação Eficiente em Aprendizado Federado - Souza, Allan M. de; Bittencourt, Luiz F.; Cerqueira, Eduardo; Loureiro, Antonio A. F.; Villas, Leandro A. (Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC), 2023)
O aprendizado federado (Federated Learning – FL) é uma abordagem distribuída para o treinamento colaborativo de modelos de aprendizado de máquina. O FL requer um alto nível de comunicação entre os dispositivos e um servidor central, assim gerando diversos desafios, incluindo gargalos de comunicação e escalabilidade na rede. Neste trabalho, introduzimos DEEV, uma solução para diminuir os custos gerais de comunicação e computação para treinar um modelo no ambiente FL. DEEV emprega uma estratégia de seleção de clientes que adapta dinamicamente o número de dispositivos que treinam o modelo e o número de rodadas necessárias para atingir a convergência. Um caso de uso no conjunto de dados de reconhecimento de atividades humanas é realizado para avaliar DEEV e compará-lo com outras abordagens do estado da arte. Avaliações experimentais mostram que DEEV reduz eficientemente a sobrecarga geral de comunicação e computação para treinar um modelo e promover sua convergência. Em particular, o DEEV reduz em até 60% a comunicação e em até 90% a sobrecarga de computação em comparação com as abordagens da literatura, ao mesmo tempo em que fornece boa convergência mesmo em cenários em que os dados são distribuídos de forma não independente e idêntica entre os dispositivos clientes.