論文の概要: Toward Efficient Transfer Learning in 6G
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.05728v1
- Date: Mon, 12 Jul 2021 20:46:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-15 02:33:44.819248
- Title: Toward Efficient Transfer Learning in 6G
- Title（参考訳）: 6Gにおける効率的な伝達学習に向けて
- Authors: Saeedeh Parsaeefard and Alberto Leon-Garcia
- Abstract要約: トランスファーラーニング(TL)は,多様な学習アルゴリズム間の知識の共有を通じて課題に対処する,有望なアプローチである。
6Gのインフラストラクチャ,アプリケーション,管理,トレーニングプレーンがTLにどのように適応できるかを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.013072937051018
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: 6G networks will greatly expand the support for data-oriented, autonomous
applications for over the top (OTT) and networking use cases. The success of
these use cases will depend on the availability of big data sets which is not
practical in many real scenarios due to the highly dynamic behavior of systems
and the cost of data collection procedures. Transfer learning (TL) is a
promising approach to deal with these challenges through the sharing of
knowledge among diverse learning algorithms. with TL, the learning rate and
learning accuracy can be considerably improved. However, there are
implementation challenges to efficiently deploy and utilize TL in 6G. In this
paper, we initiate this discussion by providing some performance metrics to
measure the TL success. Then, we show how infrastructure, application,
management, and training planes of 6G can be adapted to handle TL. We provide
examples of TL in 6G and highlight the spatio-temporal features of data in 6G
that can lead to efficient TL. By simulation results, we demonstrate how
transferring the quantized neural network weights between two use cases can
make a trade-off between overheads and performance and attain more efficient TL
in 6G. We also provide a list of future research directions in TL for 6G.
- Abstract（参考訳）: 6Gネットワークは、トップ(OTT)およびネットワークユースケースに対するデータ指向で自律的なアプリケーションのサポートを大幅に拡大する。
これらのユースケースの成功は、システムの非常にダイナミックな振る舞いとデータ収集手順のコストのため、多くの実シナリオでは実用的ではないビッグデータセットの可用性に依存する。
転送学習(tl)は、様々な学習アルゴリズム間で知識を共有することによって、これらの課題に対処するための有望なアプローチである。
TLでは学習率と学習精度が大幅に向上する。
しかし、tlを6gで効率的にデプロイして利用する実装上の課題がある。
本稿では,TL成功度を測定するためのパフォーマンス指標を提供することで,この議論を開始する。
次に,6gのインフラストラクチャ,アプリケーション,管理,トレーニングプレーンがtlに対応可能であることを示す。
6G における TL の例を示し,効率的な TL に繋がる 6G におけるデータの時空間的特徴を強調した。
シミュレーションの結果,2つのユースケース間の量子化ニューラルネットワーク重みの伝達が,オーバーヘッドとパフォーマンスのトレードオフを生み出し,6gでより効率的なtlを実現することを実証した。
6GのTLにおける今後の研究方向の一覧も提供する。
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