論文の概要: Power Allocation for Wireless Federated Learning using Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.07480v1
• Date: Mon, 15 Nov 2021 00:54:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-16 17:30:36.567851
• Title: Power Allocation for Wireless Federated Learning using Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークを用いた無線フェデレーション学習のための電力割当
• Authors: Boning Li, Ananthram Swami, Santiago Segarra
• Abstract要約: 干渉制限無線ネットワーク上でのフェデレーション学習(FL)の文脈における電力配分のためのデータ駆動方式を提案する。 電力ポリシーは、通信制約下でのFLプロセス中に送信された情報を最大化するように設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.735019205296776
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a data-driven approach for power allocation in the context of federated learning (FL) over interference-limited wireless networks. The power policy is designed to maximize the transmitted information during the FL process under communication constraints, with the ultimate objective of improving the accuracy and efficiency of the global FL model being trained. The proposed power allocation policy is parameterized using a graph convolutional network and the associated constrained optimization problem is solved through a primal-dual algorithm. Numerical experiments show that the proposed method outperforms three baseline methods in both transmission success rate and FL global performance.
• Abstract（参考訳）: 干渉制限無線ネットワーク上でのフェデレーション学習(FL)の文脈における電力配分のためのデータ駆動方式を提案する。 電力政策は、通信制約下でのflプロセス中に送信される情報を最大化し、訓練中のグローバルflモデルの正確性と効率を向上させることを最終的な目的としている。 提案手法はグラフ畳み込みネットワークを用いてパラメータ化され、関連する制約付き最適化問題は原始双対アルゴリズムによって解決される。 数値実験により,提案手法は伝送成功率とflグローバル性能の両方において3つのベースライン法を上回った。

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