論文の概要: Asynchronous Semi-Decentralized Federated Edge Learning for Heterogeneous Clients

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.04737v1
• Date: Thu, 9 Dec 2021 07:39:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-10 15:50:24.746423
• Title: Asynchronous Semi-Decentralized Federated Edge Learning for Heterogeneous Clients
• Title（参考訳）: 異種クライアントのための非同期半分散フェデレーションエッジ学習
• Authors: Yuchang Sun and Jiawei Shao and Yuyi Mao and Jun Zhang
• Abstract要約: フェデレーションエッジ学習(FEEL)は、モバイルエッジネットワークのプライバシ保護のための分散学習フレームワークとして注目されている。 本研究では,複数のエッジサーバが協調して,エッジデバイスからのより多くのデータをトレーニング中に組み込む,新たな半分散FEEL(SD-FEEL)アーキテクチャについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.983055670167878
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated edge learning (FEEL) has drawn much attention as a privacy-preserving distributed learning framework for mobile edge networks. In this work, we investigate a novel semi-decentralized FEEL (SD-FEEL) architecture where multiple edge servers collaborate to incorporate more data from edge devices in training. Despite the low training latency enabled by fast edge aggregation, the device heterogeneity in computational resources deteriorates the efficiency. This paper proposes an asynchronous training algorithm for SD-FEEL to overcome this issue, where edge servers can independently set deadlines for the associated client nodes and trigger the model aggregation. To deal with different levels of staleness, we design a staleness-aware aggregation scheme and analyze its convergence performance. Simulation results demonstrate the effectiveness of our proposed algorithm in achieving faster convergence and better learning performance.
• Abstract（参考訳）: feel(federated edge learning)は,モバイルエッジネットワーク用のプライバシ保存型分散学習フレームワークとして注目されている。 本研究では,複数のエッジサーバが協調して,エッジデバイスからのより多くのデータをトレーニング中に組み込む,新たな半分散FEEL(SD-FEEL)アーキテクチャについて検討する。 高速なエッジアグリゲーションによる低トレーニング遅延にもかかわらず、計算資源の不均一性は効率を低下させる。 本稿では,SD-FEELの非同期トレーニングアルゴリズムを提案し,エッジサーバがクライアントノードのデッドラインを独立に設定し,モデルアグリゲーションをトリガーする。 異なる水準の定常性に対処するため,定常性認識集約スキームを設計し,その収束性能を解析する。 シミュレーションの結果,提案アルゴリズムの有効性が示され,学習性能が向上した。

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