Analysis of Resource Usage Management Plan for Federated Learning in Hybrid Cloud

2023

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1109/icaiic57133.2023.10067124
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

With the emergence of a flexible mix of private and public clouds based on business requirements, the need for a system that supports application deployment to a variety of cloud environments has emerged. In particular, it is necessary to secure the security of data in applications based on federated learning and to monitor resource usage in the cloud. This paper seeks ways to monitor and manage cloud resource usage according to various hyperparameters when conducting federated learning in a hybrid cloud environment. In a Docker-based cloud environment, we present an improved method for using efficient cloud resources while controlling the metric and resource usage trend of the federated learning model according to the imbalance of the data set.