Fugu-MT 論文翻訳(概要): Accelerating Asynchronous Federated Learning Convergence via Opportunistic Mobile Relaying

論文の概要: Accelerating Asynchronous Federated Learning Convergence via Opportunistic Mobile Relaying

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.04742v2
Date: Sun, 17 Mar 2024 16:38:47 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-20 07:06:24.336159
Title: Accelerating Asynchronous Federated Learning Convergence via Opportunistic Mobile Relaying
Title（参考訳）: Opportunistic Mobile Relayingによる非同期フェデレーション学習収束の高速化
Authors: Jieming Bian, Jie Xu,
Abstract要約: 本稿では,非同期フェデレート学習(FL)アルゴリズムの収束性能に及ぼすモビリティの影響について検討する。モビリティを活用することで、クライアントはリレーとして機能する別のクライアントを介して、サーバと間接的に通信できることを示す。我々はFedMobileと呼ばれる新しいFLアルゴリズムを提案し、機会論的リレーを取り入れ、いつ、どのようにリレーするかといった重要な問題に対処する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.802258033231335
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper presents a study on asynchronous Federated Learning (FL) in a mobile network setting. The majority of FL algorithms assume that communication between clients and the server is always available, however, this is not the case in many real-world systems. To address this issue, the paper explores the impact of mobility on the convergence performance of asynchronous FL. By exploiting mobility, the study shows that clients can indirectly communicate with the server through another client serving as a relay, creating additional communication opportunities. This enables clients to upload local model updates sooner or receive fresher global models. We propose a new FL algorithm, called FedMobile, that incorporates opportunistic relaying and addresses key questions such as when and how to relay. We prove that FedMobile achieves a convergence rate $O(\frac{1}{\sqrt{NT}})$, where $N$ is the number of clients and $T$ is the number of communication slots, and show that the optimal design involves an interesting trade-off on the best timing of relaying. The paper also presents an extension that considers data manipulation before relaying to reduce the cost and enhance privacy. Experiment results on a synthetic dataset and two real-world datasets verify our theoretical findings.
Abstract（参考訳）: 本稿では,モバイルネットワーク環境における非同期フェデレート学習(FL)について述べる。 FLアルゴリズムの大部分は、クライアントとサーバ間の通信が常に可能であると仮定しているが、現実のシステムではそうではない。そこで本研究では,非同期FLの収束性能に及ぼすモビリティの影響について検討する。モビリティを活用することで、クライアントはリレーとして機能する別のクライアントを介してサーバと間接的に通信でき、新たな通信機会が生まれる。これにより、クライアントはより早くローカルモデルの更新をアップロードしたり、より新しいグローバルモデルを受け取ることができる。我々はFedMobileと呼ばれる新しいFLアルゴリズムを提案し、機会論的リレーを取り入れ、いつ、どのようにリレーするかといった重要な問題に対処する。我々はFedMobileがコンバージェンスレート$O(\frac{1}{\sqrt{NT}})$を達成することを証明し、$N$はクライアント数、$T$は通信スロット数であることを示す。また、リレー前にデータ操作を考慮し、コストを削減し、プライバシーを高める拡張も提案する。合成データセットと実世界の2つのデータセットの実験結果により、我々の理論的な結果が検証された。

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