論文の概要: Over-the-Air Federated Learning with Joint Adaptive Computation and Power Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05867v1
• Date: Thu, 12 May 2022 03:28:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-05-13 23:21:06.678523
• Title: Over-the-Air Federated Learning with Joint Adaptive Computation and Power Control
• Title（参考訳）: 適応計算と電力制御を併用したオーバーザ・エアフェデレーション学習
• Authors: Haibo Yang, Peiwen Qiu, Jia Liu and Aylin Yener
• Abstract要約: 本稿では,オーバー・ザ・エア・コンピューティング・ラーニング(OTA-FL)について考察する。 OTA-FLは、無線媒体の重ね合わせ特性を利用して、空気上のアグリゲーションを無料で行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.7130850260223
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper considers over-the-air federated learning (OTA-FL). OTA-FL exploits the superposition property of the wireless medium, and performs model aggregation over the air for free. Thus, it can greatly reduce the communication cost incurred in communicating model updates from the edge devices. In order to fully utilize this advantage while providing comparable learning performance to conventional federated learning that presumes model aggregation via noiseless channels, we consider the joint design of transmission scaling and the number of local iterations at each round, given the power constraint at each edge device. We first characterize the training error due to such channel noise in OTA-FL by establishing a fundamental lower bound for general functions with Lipschitz-continuous gradients. Then, by introducing an adaptive transceiver power scaling scheme, we propose an over-the-air federated learning algorithm with joint adaptive computation and power control (ACPC-OTA-FL). We provide the convergence analysis for ACPC-OTA-FL in training with non-convex objective functions and heterogeneous data. We show that the convergence rate of ACPC-OTA-FL matches that of FL with noise-free communications.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ota-fl(over-the-air federated learning)について述べる。 OTA-FLは、無線媒体の重ね合わせ特性を利用して、空気上のモデルアグリゲーションを無料で行う。 これにより、エッジデバイスからの通信モデル更新で発生する通信コストを大幅に削減することができる。 この利点を最大限に活用し、ノイズのないチャネルによるモデルアグリゲーションを想定した従来型のフェデレーション学習に匹敵する学習性能を提供しながら、各エッジデバイスにおける電力制約を考慮した伝送スケーリングと各ラウンドの局所イテレーション数について考察する。 我々はまず,リプシッツ連続勾配を持つ一般関数の基本下界を確立することにより,OTA-FLのチャネルノイズによるトレーニング誤差を特徴づける。 次に,適応的トランシーバパワースケーリングスキームを導入することで,協調適応計算と電力制御(acpc-ota-fl)を備えた,空気上フェデレート学習アルゴリズムを提案する。 非凸目的関数と異種データを用いたトレーニングにおけるACPC-OTA-FLの収束解析について述べる。 本稿では,ACPC-OTA-FLの収束速度がFLのノイズフリー通信と一致することを示す。

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