論文の概要: Spatio-Temporal Federated Learning for Massive Wireless Edge Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.14578v1
• Date: Wed, 27 Oct 2021 16:46:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-28 15:37:11.658236
• Title: Spatio-Temporal Federated Learning for Massive Wireless Edge Networks
• Title（参考訳）: 大規模無線エッジネットワークのための時空間フェデレーション学習
• Authors: Chun-Hung Liu, Kai-Ten Feng, Lu Wei, Yu Luo
• Abstract要約: エッジサーバと多数のモバイルデバイス(クライアント)は、モバイルデバイスが収集した膨大なデータをエッジサーバに転送することなく、グローバルモデルを共同で学習する。 提案手法は,STFLに参加する予定の様々なモバイルデバイスからの学習更新の空間的および時間的相関を利用している。 収束性能を用いてSTFLの学習能力を研究するために,STFLの分析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）: 23.389249751372393
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a novel approach to conduct highly efficient federated learning (FL) over a massive wireless edge network, where an edge server and numerous mobile devices (clients) jointly learn a global model without transporting the huge amount of data collected by the mobile devices to the edge server. The proposed FL approach is referred to as spatio-temporal FL (STFL), which jointly exploits the spatial and temporal correlations between the learning updates from different mobile devices scheduled to join STFL in various training epochs. The STFL model not only represents the realistic intermittent learning behavior from the edge server to the mobile devices due to data delivery outage, but also features a mechanism of compensating loss learning updates in order to mitigate the impacts of intermittent learning. An analytical framework of STFL is proposed and employed to study the learning capability of STFL via its convergence performance. In particular, we have assessed the impact of data delivery outage, intermittent learning mitigation, and statistical heterogeneity of datasets on the convergence performance of STFL. The results provide crucial insights into the design and analysis of STFL based wireless networks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,モバイル端末が収集した膨大なデータをエッジサーバに転送することなく,エッジサーバと多数のモバイルデバイス(クライアント)が共同でグローバルモデルを学習する大規模無線エッジネットワーク上で,高効率なフェデレーション学習(fl)を行う新たな手法を提案する。 提案手法は時空間FL(spatio-temporal FL, 時空間FL)と呼ばれ,STFLに参加する予定の様々なモバイルデバイスからの学習更新の空間的および時間的相関を多種多様な訓練エポックで活用する。 STFLモデルは、データ配信の停止によるエッジサーバからモバイルデバイスへの現実的な断続的な学習行動を表すだけでなく、断続的な学習の影響を軽減するために損失学習更新を補償するメカニズムも備えている。 収束性能を用いてSTFLの学習能力を研究するために,STFLの分析フレームワークを提案する。 特に,データ配信停止,断続的な学習緩和,データ集合の統計的不均一性がstflの収束性能に与える影響を評価した。 この結果は、sflベースの無線ネットワークの設計と分析に重要な洞察を与える。

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