Training deep learning models on in-home IoT sensory data is commonly used to recognise human activities. Recently, federated learning systems that use edge devices as clients to support local human activity recognition have emerged as a new paradigm to combine local (individual-level) and global (group-level) models. This approach provides better scalability and generalisability and also offers better privacy compared with the traditional centralised analysis and learning models. The assumption behind federated learning, however, relies on supervised learning on clients. This requires a large volume of labelled data, which is difficult to collect in uncontrolled IoT environments such as remote in-home monitoring. In this paper, we propose an activity recognition system that uses semi-supervised federated learning, wherein clients conduct unsupervised learning on autoencoders with unlabelled local data to learn general representations, and a cloud server conducts supervised learning on an activity classifier with labelled data. Our experimental results show that using a long short-term memory autoencoder and a Softmax classifier, the accuracy of our proposed system is higher than that of both centralised systems and semi-supervised federated learning using data augmentation. The accuracy is also comparable to that of supervised federated learning systems. Meanwhile, we demonstrate that our system can reduce the number of needed labels and the size of local models, and has faster local activity recognition speed than supervised federated learning does.


翻译:最近,使用边端设备作为客户支持当地人类活动的确认的联合会式学习系统,已成为将当地(个人一级)和全球(群体一级)模式结合起来的新范例。这种方法提供了更好的可缩放性和可普及性,并与传统的中央化分析和学习模式相比,提供了更好的隐私。但是,联合会式学习背后的假设依赖于客户的监督学习。这需要大量贴有标签的数据,难以在无节制的IOT环境中收集,如远程家庭监测。在本文件中,我们提议一个活动识别系统,使用半超级的Federal化学习,使客户在无标签的本地数据自动调整器上进行不受监督的学习,以学习一般表述,并提供一个云服务器监督地学习带有贴标签数据的活动分类器。我们的实验结果表明,使用长期的内存自动解析器和软体分类器,我们提议的系统的准确性高于中央化系统,而半超导式的Federal化系统则使用可比较的准确度学习系统。

0
下载
关闭预览

相关内容

联邦学习(Federated Learning)是一种新兴的人工智能基础技术,在 2016 年由谷歌最先提出,原本用于解决安卓手机终端用户在本地更新模型的问题,其设计目标是在保障大数据交换时的信息安全、保护终端数据和个人数据隐私、保证合法合规的前提下,在多参与方或多计算结点之间开展高效率的机器学习。其中,联邦学习可使用的机器学习算法不局限于神经网络,还包括随机森林等重要算法。联邦学习有望成为下一代人工智能协同算法和协作网络的基础。
最新《联邦学习Federated Learning》报告,Federated Learning
专知会员服务
86+阅读 · 2020年12月2日
【google】监督对比学习,Supervised Contrastive Learning
专知会员服务
31+阅读 · 2020年4月23日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Facebook PyText 在 Github 上开源了
AINLP
7+阅读 · 2018年12月14日
【NIPS2018】接收论文列表
专知
5+阅读 · 2018年9月10日
半监督多任务学习:Semisupervised Multitask Learning
我爱读PAMI
18+阅读 · 2018年4月29日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Arxiv
10+阅读 · 2021年3月30日
One-Shot Federated Learning
Arxiv
9+阅读 · 2019年3月5日
VIP会员
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Facebook PyText 在 Github 上开源了
AINLP
7+阅读 · 2018年12月14日
【NIPS2018】接收论文列表
专知
5+阅读 · 2018年9月10日
半监督多任务学习:Semisupervised Multitask Learning
我爱读PAMI
18+阅读 · 2018年4月29日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员