A Low Earth orbit (LEO) satellite constellation consists of a large number of small satellites traveling in space with high mobility and collecting vast amounts of mobility data such as cloud movement for weather forecast, large herds of animals migrating across geo-regions, spreading of forest fires, and aircraft tracking. Machine learning can be utilized to analyze these mobility data to address global challenges, and Federated Learning (FL) is a promising approach because it eliminates the need for transmitting raw data and hence is both bandwidth and privacy-friendly. However, FL requires many communication rounds between clients (satellites) and the parameter server (PS), leading to substantial delays of up to several days in LEO constellations. In this paper, we propose a novel one-shot FL approach for LEO satellites, called LEOShot, that needs only a single communication round to complete the entire learning process. LEOShot comprises three processes: (i) synthetic data generation, (ii) knowledge distillation, and (iii) virtual model retraining. We evaluate and benchmark LEOShot against the state of the art and the results show that it drastically expedites FL convergence by more than an order of magnitude. Also surprisingly, despite the one-shot nature, its model accuracy is on par with or even outperforms regular iterative FL schemes by a large margin


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
19+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22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
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年7月7日
Arxiv
19+阅读 · 2022年7月29日
Arxiv
10+阅读 · 2021年3月30日
VIP会员
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员