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Federated Transfer Learning Based Cross-Domain Prediction for Smart Manufacturing

计算机科学 学习迁移 领域(数学分析) 机器学习 数据建模 原始数据 信息隐私 人工智能 大数据 分布式计算 数据挖掘 数据库 计算机安全 数学分析 数学 程序设计语言
作者
Kevin I‐Kai Wang,Xiaokang Zhou,Wei Liang,Zheng Yan,Jinhua She
出处
期刊:IEEE Transactions on Industrial Informatics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:18 (6): 4088-4096 被引量:125
标识
DOI:10.1109/tii.2021.3088057
摘要

Smart manufacturing aims to support highly customizable production processes. Therefore, the associated machine intelligence needs to be quickly adaptable to new products, processes, and applications with limited training data while preserving data privacy. In this article, a new federated transfer learning framework, federated transfer learning for cross-domain prediction, is proposed to address the challenges of data scarcity and data privacy faced by most machine learning approaches in modern smart manufacturing with cross-domain applications. The framework architecture consists of a central server and several groups of smart devices, where each group handles a different application. The existing applications can share their knowledge through the central server as base models, while new applications can convert a base model to their target-domain models with limited application-specific data using a transfer learning technique. Meanwhile, the federated learning scheme is deployed within a group to further enhance the accuracy of the application-specific model. The integrated framework allows model sharing across the central server and different smart devices without exposing any raw data and, hence, protects the data privacy. Two public datasets, COCO and PETS2009, which represent the source and target applications, are employed for evaluations. The simulation results show that the proposed method outperforms two state-of-the-art machine learning approaches by achieving better learning efficiency and accuracy.
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