論文の概要: Blind Federated Learning at the Wireless Edge with Low-Resolution ADC and DAC

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.00350v2
• Date: Fri, 19 Mar 2021 08:19:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-12 08:54:31.619181
• Title: Blind Federated Learning at the Wireless Edge with Low-Resolution ADC and DAC
• Title（参考訳）: 低分解能ADCとDACを用いた無線エッジにおけるブラインドフェデレーション学習
• Authors: Busra Tegin, Tolga M. Duman
• Abstract要約: 大規模データセットを独立した労働者に分散した協調機械学習システムについて検討する。 我々は送信機と受信機側で低解像度のデジタル・アナログ・コンバータ(DAC)とアナログ・デジタル・コンバータ(ADC)を用いる。 理論解析により,1ビットDACやADCを含む低分解能DACやADCによる障害は,フェデレート学習アルゴリズムの収束を妨げないことが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.48621646692992
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study collaborative machine learning systems where a massive dataset is distributed across independent workers which compute their local gradient estimates based on their own datasets. Workers send their estimates through a multipath fading multiple access channel with orthogonal frequency division multiplexing to mitigate the frequency selectivity of the channel. We assume that there is no channel state information (CSI) at the workers, and the parameter server (PS) employs multiple antennas to align the received signals. To reduce the power consumption and the hardware costs, we employ complex-valued low-resolution digital-to-analog converters (DACs) and analog-to-digital converters (ADCs), at the transmitter and the receiver sides, respectively, and study the effects of practical low-cost DACs and ADCs on the learning performance. Our theoretical analysis shows that the impairments caused by low-resolution DACs and ADCs, including those of one-bit DACs and ADCs, do not prevent the convergence of the federated learning algorithm, and the multipath channel effects vanish when a sufficient number of antennas are used at the PS. We also validate our theoretical results via simulations, and demonstrate that using low-resolution, even one-bit, DACs and ADCs causes only a slight decrease in the learning accuracy.
• Abstract（参考訳）: 我々は、大規模なデータセットを独立した労働者に分散させ、それぞれのデータセットに基づいて局所勾配推定を計算する協調機械学習システムについて研究する。 作業員は、チャネルの周波数選択性を軽減するために、直交周波数分割多重化を伴うマルチパスフェージングマルチアクセスチャネルを介して見積を送信します。 労働者にはチャネル状態情報(CSI)が存在しないと仮定し、パラメータサーバ(PS)は複数のアンテナを用いて受信した信号を整列する。 電力消費とハードウェアコストの低減を目的として,送信機側と受信機側において,複雑な値の低分解能デジタル-アナログ変換器(dacs)とアナログ-デジタル変換器(adc)を用い,実用的な低コストdacとadcの学習性能への影響について検討した。 理論解析により, 1ビットDACやADCを含む低分解能DACやADCによる障害は, フェデレート学習アルゴリズムの収束を防止せず, 十分な数のアンテナがPSで使用されると, マルチパスチャネル効果は消失することが示された。 また, シミュレーションによる理論結果の検証を行い, 低解像度, 1ビット, dac, adcs を用いた場合, 学習精度がわずかに低下することを示す。

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