FedWS: Uma Nova Abordagem para Aprendizado Federado usando Dados Heterogêneos - Vieira, Flávio; Campos, Carlos Alberto V. (Anais do Workshop em Desempenho de Sistemas Computacionais e de Comunicação (WPerformance); 2023: Anais do XXII Workshop em Desempenho de Sistemas Computacionais e de ComunicaçãoDO - 10.5753/wperformance.2023.230814, 2023)
Drones suportam diversos tipos de aplicações envolvendo Sistemas Inteligentes de Transporte que visam entregar serviços seguros, sustentáveis e autônomos. Para isso, o Aprendizado Federado (Federated Learning - FL) provê aprendizado de máquina distribuído e privacidade para esses serviços. Entretanto, FL pode ser afetado negativamente pela heterogeneidade dos dados dos clientes. Neste artigo, é proposta uma técnica de FL para dados heterogêneos que suaviza localmente os pesos das camadas convolucionais de uma rede neural, com o objetivo de melhorar o resultado das rodadas de aprendizado. Os resultados mostram que a técnica proposta obteve uma acurácia com 3% à 6% superior e uma redução no custo de comunicação de 25% à 50% comparado as outras técnicas em tarefas de classificação de imagens no dataset EuroSAT.