論文の概要: Bandwidth Allocation for Multiple Federated Learning Services in Wireless Edge Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.03627v1
• Date: Sun, 10 Jan 2021 20:57:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-08 08:19:49.411646
• Title: Bandwidth Allocation for Multiple Federated Learning Services in Wireless Edge Networks
• Title（参考訳）: 無線エッジネットワークにおける複数フェデレート学習サービスの帯域割り当て
• Authors: Jie Xu, Heqiang Wang, Lixing Chen
• Abstract要約: 本稿では,textitmultiple flサービスが無線ネットワークに共存し,共通無線資源を共有するフェデレーション学習システムについて検討する。 既存の文献では、複数の同時flサービスに対するワイヤレスリソース割り当ての空白を埋める。 利己的なflサービスプロバイダにとって、新しいオークションスキームは、flサービスオーナーを入札者、ネットワークプロバイダを競売人として設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.226093856511994
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper studies a federated learning (FL) system, where \textit{multiple} FL services co-exist in a wireless network and share common wireless resources. It fills the void of wireless resource allocation for multiple simultaneous FL services in the existing literature. Our method designs a two-level resource allocation framework comprising \emph{intra-service} resource allocation and \emph{inter-service} resource allocation. The intra-service resource allocation problem aims to minimize the length of FL rounds by optimizing the bandwidth allocation among the clients of each FL service. Based on this, an inter-service resource allocation problem is further considered, which distributes bandwidth resources among multiple simultaneous FL services. We consider both cooperative and selfish providers of the FL services. For cooperative FL service providers, we design a distributed bandwidth allocation algorithm to optimize the overall performance of multiple FL services, meanwhile cater to the fairness among FL services and the privacy of clients. For selfish FL service providers, a new auction scheme is designed with the FL service owners as the bidders and the network provider as the auctioneer. The designed auction scheme strikes a balance between the overall FL performance and fairness. Our simulation results show that the proposed algorithms outperform other benchmarks under various network conditions.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,無線ネットワークに共存し,共通の無線リソースを共有する,フェデレートラーニング(FL)システムについて検討する。 既存の文献では、複数の同時flサービスに対するワイヤレスリソース割り当ての空白を埋める。 本手法は, \emph{intra-service} リソースアロケーションと \emph{inter-service} リソースアロケーションからなる2レベルリソースアロケーションフレームワークを設計する。 サービス内リソース割り当て問題は、各FLサービスのクライアント間の帯域割り当てを最適化することにより、FLラウンドの長さを最小化することを目的としている。 これに基づいて、複数の同時flサービス間で帯域幅リソースを分配するサービス間リソース割り当て問題をさらに検討する。 FLサービスの協力的・利己的な提供者について検討する。 協調型flサービスプロバイダに対して,複数のflサービス全体のパフォーマンスを最適化する分散帯域割り当てアルゴリズムを設計し,その一方で,flサービス間の公平性とクライアントのプライバシを満足させる。 利己的なflサービスプロバイダにとって、新しいオークションスキームは、flサービスオーナーを入札者、ネットワークプロバイダを競売人として設計されている。 デザインされたオークションスキームは、全体のFL性能と公正さのバランスをとる。 シミュレーションの結果,提案アルゴリズムは様々なネットワーク条件下で他のベンチマークより優れていることがわかった。

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