使用 TabNet 对表格数据进行联邦学习：一个车载用例
机器学习
2024-05-06 v1
摘要
在本文中，我们展示了如何将联邦学习（FL）应用于车载用例，在这些用例中我们试图对道路上的障碍物、不平整度和路面类型进行分类。我们提出的框架利用了 FL 和 TabNet，后者是一种用于表格数据的最先进神经网络。我们是首个展示 TabNet 如何与 FL 集成的工作。此外，我们实现了 93.6% 的最高测试准确率。最后，我们阐述了为什么 FL 是适用于该数据集的概念。
引用
@article{arxiv.2405.02060,
title = {Federated Learning for Tabular Data using TabNet: A Vehicular Use-Case},
author = {William Lindskog and Christian Prehofer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.02060},
year = {2024}
}
备注
7 pages, 9 figures, 1 table, ICCP Conference 2022