論文の概要: Time Minimization in Hierarchical Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.04689v1
• Date: Fri, 7 Oct 2022 13:53:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-11 16:18:20.795366
• Title: Time Minimization in Hierarchical Federated Learning
• Title（参考訳）: 階層型連合学習における時間最小化
• Authors: Chang Liu, Terence Jie Chua, Jun Zhao
• Abstract要約: フェデレートラーニング(Federated Learning)は、ユーザ機器が機械学習タスクをローカルに実行し、モデルパラメータを中央サーバにアップロードする、現代的な分散機械学習技術である。 本稿では,クラウドとエッジサーバ間のモデルパラメータ交換を含む3層階層型階層型学習システムについて考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.678121177730718
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Federated Learning is a modern decentralized machine learning technique where user equipments perform machine learning tasks locally and then upload the model parameters to a central server. In this paper, we consider a 3-layer hierarchical federated learning system which involves model parameter exchanges between the cloud and edge servers, and the edge servers and user equipment. In a hierarchical federated learning model, delay in communication and computation of model parameters has a great impact on achieving a predefined global model accuracy. Therefore, we formulate a joint learning and communication optimization problem to minimize total model parameter communication and computation delay, by optimizing local iteration counts and edge iteration counts. To solve the problem, an iterative algorithm is proposed. After that, a time-minimized UE-to-edge association algorithm is presented where the maximum latency of the system is reduced. Simulation results show that the global model converges faster under optimal edge server and local iteration counts. The hierarchical federated learning latency is minimized with the proposed UE-to-edge association strategy.
• Abstract（参考訳）: Federated Learningは、ユーザ機器が機械学習タスクをローカルに実行し、モデルパラメータを中央サーバにアップロードする、現代的な分散機械学習技術である。 本稿では,クラウドとエッジサーバ,エッジサーバとユーザ機器間のモデルパラメータ交換を含む3層階層型階層型学習システムについて考察する。 階層型連合学習モデルでは,コミュニケーションの遅延とモデルパラメータの計算が,事前定義されたグローバルモデル精度を達成する上で大きな影響を与える。 そこで我々は,局所イテレーション数とエッジイテレーション数を最適化することで,モデルパラメータの通信と計算遅延を最小化するために,共同学習と通信の最適化問題を定式化する。 この問題を解決するために反復アルゴリズムを提案する。 その後、システムの最大遅延が減少する時間最小化UE-to-edgeアソシエーションアルゴリズムを示す。 シミュレーションの結果,グローバルモデルは最適なエッジサーバと局所反復数の下でより高速に収束することが示された。 階層型連合学習レイテンシは,提案するue-to-edge関連戦略によって最小化される。

関連論文リスト

• FedsLLM: Federated Split Learning for Large Language Models over Communication Networks [30.47242577997792]
  本稿では,低ランク適応技術 (LoRA) と分割学習フレームワークを組み合わせることで,大規模言語モデル (FedsLLM) のためのフェデレーション分割学習を提案する。 提案アルゴリズムは、最適化されていないシナリオと比較して平均47.63%遅延を削減する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-12T13:23:54Z)
• Communication Efficient ConFederated Learning: An Event-Triggered SAGA Approach [67.27031215756121]
  Federated Learning(FL)は、さまざまなデータソース上のローカルデータを収集することなく、モデルトレーニングをターゲットとする機械学習パラダイムである。 単一のサーバを使用するStandard FLは、限られた数のユーザしかサポートできないため、学習能力の低下につながる。 本研究では,多数のユーザに対応するために,emphConfederated Learning(CFL)と呼ばれるマルチサーバFLフレームワークを検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-28T03:27:10Z)
• Adaptive Federated Pruning in Hierarchical Wireless Networks [69.6417645730093]
  Federated Learning(FL)は、サーバがプライベートデータセットにアクセスすることなく、複数のデバイスによって更新されたモデルを集約する、プライバシ保護の分散学習フレームワークである。 本稿では,無線ネットワークにおけるHFLのモデルプルーニングを導入し,ニューラルネットワークの規模を小さくする。 提案するHFLは,モデルプルーニングを伴わないHFLと比較して学習精度が良く,通信コストが約50%削減できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-15T22:04:49Z)
• Delay-Aware Hierarchical Federated Learning [7.292078085289465]
  本稿では,分散機械学習(ML)モデルの学習効率を向上させるために,遅延認識型階層型学習(DFL)を提案する。 グローバル同期の間、クラウドサーバは、凸制御アルゴリズムを使用して、ローカルモデルを時代遅れのグローバルモデルと統合する。 数値評価により、DFLの高速グローバルモデル、収束資源の削減、通信遅延に対する評価において優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-22T09:23:29Z)
• Time-sensitive Learning for Heterogeneous Federated Edge Intelligence [52.83633954857744]
  フェデレーションエッジインテリジェンス(FEI)システムにおけるリアルタイム機械学習について検討する。 FEIシステムは異種通信と計算資源分布を示す。 本稿では,共有MLモデルの協調学習における全体の実行時間を最小化するために,時間依存型フェデレーションラーニング(TS-FL)フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-26T08:13:22Z)
• Resource-Efficient and Delay-Aware Federated Learning Design under Edge Heterogeneity [10.702853653891902]
  フェデレーテッド・ラーニング(FL)は、ワイヤレスエッジデバイスに機械学習を分散するための一般的な方法論として登場した。 本研究では,FLにおけるモデル性能と資源利用のトレードオフを最適化することを検討する。 提案したStoFedDelAvは、FL計算ステップに局所言語モデルコンバインダーを組み込む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-27T22:30:15Z)
• Clustered Federated Learning via Generalized Total Variation Minimization [83.26141667853057]
  本研究では,分散ネットワーク構造を持つローカルデータセットの局所的(あるいはパーソナライズされた)モデルを学習するための最適化手法について検討する。 我々の主要な概念的貢献は、総変動最小化(GTV)としてフェデレーション学習を定式化することである。 私たちのアルゴリズムの主な貢献は、完全に分散化されたフェデレーション学習アルゴリズムです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-26T18:07:19Z)
• Edge Federated Learning Via Unit-Modulus Over-The-Air Computation (Extended Version) [64.76619508293966]
  本稿では,効率の良いエッジフェデレーション学習を実現するために,UM-AirCompフレームワークを提案する。 ローカルモデルパラメータを同時にアップロードし、アナログビームフォーミングを通じてグローバルモデルパラメータを更新する。 車両間自動運転シミュレーションプラットフォームにおけるUM-AirCompの実装を実演する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-28T15:10:22Z)
• Joint Parameter-and-Bandwidth Allocation for Improving the Efficiency of Partitioned Edge Learning [73.82875010696849]
  機械学習アルゴリズムは、人工知能(AI)モデルをトレーニングするために、ネットワークエッジにデプロイされる。 本稿では,パラメータ(計算負荷)割り当てと帯域幅割り当ての新しい共同設計に焦点を当てる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-10T05:52:15Z)
• Coded Federated Learning [5.375775284252717]
  フェデレートラーニング(Federated Learning)とは、クライアントデバイスに分散した分散データからグローバルモデルをトレーニングする手法である。 この結果から,CFLでは,符号化されていない手法に比べて,大域的モデルを約4倍の速度で収束させることができることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-21T23:06:20Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。