論文の概要: Learning Centric Wireless Resource Allocation for Edge Computing: Algorithm and Experiment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.15371v2
• Date: Tue, 22 Dec 2020 08:28:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-01 23:47:47.997676
• Title: Learning Centric Wireless Resource Allocation for Edge Computing: Algorithm and Experiment
• Title（参考訳）: エッジコンピューティングのためのCentric Wireless Resource Allocationの学習:アルゴリズムと実験
• Authors: Liangkai Zhou, Yuncong Hong, Shuai Wang, Ruihua Han, Dachuan Li, Rui Wang, and Qi Hao
• Abstract要約: Edge Intelligenceは、センサー、通信、コンピューティングコンポーネントを統合し、さまざまな機械学習アプリケーションをサポートする、新興ネットワークアーキテクチャである。 既存の方法は2つの重要な事実を無視している: 1) 異なるモデルがトレーニングデータに不均一な要求を持っている; 2) シミュレーション環境と実環境との間にはミスマッチがある。 本稿では,複数のタスクの最悪の学習性能を最大化する学習中心の無線リソース割り当て方式を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.577056429740951
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Edge intelligence is an emerging network architecture that integrates sensing, communication, computing components, and supports various machine learning applications, where a fundamental communication question is: how to allocate the limited wireless resources (such as time, energy) to the simultaneous model training of heterogeneous learning tasks? Existing methods ignore two important facts: 1) different models have heterogeneous demands on training data; 2) there is a mismatch between the simulated environment and the real-world environment. As a result, they could lead to low learning performance in practice. This paper proposes the learning centric wireless resource allocation (LCWRA) scheme that maximizes the worst learning performance of multiple tasks. Analysis shows that the optimal transmission time has an inverse power relationship with respect to the generalization error. Finally, both simulation and experimental results are provided to verify the performance of the proposed LCWRA scheme and its robustness in real implementation.
• Abstract（参考訳）: エッジインテリジェンス(Edge Intelligence)は、センサ、通信、コンピューティングコンポーネントを統合し、さまざまな機械学習アプリケーションをサポートする、新興ネットワークアーキテクチャである。 既存の方法は2つの重要な事実を無視します。 1) 異なるモデルは、トレーニングデータに異質な要求がある。 2)シミュレーション環境と実環境との間にはミスマッチがある。 その結果、実際の学習パフォーマンスが低下する可能性がある。 本稿では,複数のタスクの最悪の学習性能を最大化する学習中心無線リソース割り当て(LCWRA)方式を提案する。 解析により、最適伝送時間は一般化誤差に対して逆パワー関係を持つことが示された。 最後に,提案するlcwra方式の性能と実実装におけるロバスト性を検証するため,シミュレーションおよび実験結果が得られた。

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