論文の概要: Unit-Modulus Wireless Federated Learning Via Penalty Alternating Minimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.13669v1
• Date: Tue, 31 Aug 2021 08:19:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-01 14:22:19.149999
• Title: Unit-Modulus Wireless Federated Learning Via Penalty Alternating Minimization
• Title（参考訳）: ペナルティ交代最小化による単価無線フェデレーション学習
• Authors: Shuai Wang, Dachuan Li, Rui Wang, Qi Hao, Yik-Chung Wu, and Derrick Wing Kwan Ng
• Abstract要約: Wireless Federated Learning(FL)は、分散データセットから無線通信を介してグローバルパラメトリックモデルをトレーニングする、新興機械学習パラダイムである。 本稿では、ローカルモデルパラメータをアップロードし、無線通信を介してグローバルモデルパラメータを算出する無線FLフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.76619508293966
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Wireless federated learning (FL) is an emerging machine learning paradigm that trains a global parametric model from distributed datasets via wireless communications. This paper proposes a unit-modulus wireless FL (UMWFL) framework, which simultaneously uploads local model parameters and computes global model parameters via optimized phase shifting. The proposed framework avoids sophisticated baseband signal processing, leading to both low communication delays and implementation costs. A training loss bound is derived and a penalty alternating minimization (PAM) algorithm is proposed to minimize the nonconvex nonsmooth loss bound. Experimental results in the Car Learning to Act (CARLA) platform show that the proposed UMWFL framework with PAM algorithm achieves smaller training losses and testing errors than those of the benchmark scheme.
• Abstract（参考訳）: Wireless Federated Learning(FL)は、分散データセットから無線通信を介してグローバルパラメトリックモデルをトレーニングする、新興機械学習パラダイムである。 本稿では,局所モデルパラメータを同時にアップロードし,位相シフトを最適化したグローバルモデルパラメータを演算するユニットモジュラー無線FL(UMWFL)フレームワークを提案する。 提案するフレームワークは、高度なベースバンド信号処理を回避し、低通信遅延と実装コストの両方をもたらす。 トレーニング損失境界が導出され、非凸非平滑損失境界を最小化するために、ペナルティ変動最小化(PAM)アルゴリズムが提案される。 カーラーニング・トゥ・アクト (CARLA) プラットフォームにおける実験結果から,提案した PAM アルゴリズムを用いた UMWFL フレームワークは,ベンチマーク方式よりもトレーニング損失やテスト誤差が小さくなることが示された。

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