Fugu-MT 論文翻訳(概要): Over-The-Air Clustered Wireless Federated Learning

論文の概要: Over-The-Air Clustered Wireless Federated Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.03363v1
Date: Mon, 7 Nov 2022 08:34:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-08 18:06:08.053841
Title: Over-The-Air Clustered Wireless Federated Learning
Title（参考訳）: 遠隔クラスタ型無線フェデレート学習
Authors: Ayush Madhan-Sohini, Divin Dominic, Nazreen Shah, Ranjitha Prasad
Abstract要約: 本稿では,CWFL(Over-the-air clustered Wireless FL)戦略を提案する。 CWFLはサーバベースの戦略と同様の精度を達成し、分散FLに比べてチャネル使用量が少ない。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.0527583944137255
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Privacy, security, and bandwidth constraints have led to federated learning (FL) in wireless systems, where training a machine learning (ML) model is accomplished collaboratively without sharing raw data. Often, such collaborative FL strategies necessitate model aggregation at a server. On the other hand, decentralized FL necessitates that participating clients reach a consensus ML model by exchanging parameter updates. In this work, we propose the over-the-air clustered wireless FL (CWFL) strategy, which eliminates the need for a strong central server and yet achieves an accuracy similar to the server-based strategy while using fewer channel uses as compared to decentralized FL. We theoretically show that the convergence rate of CWFL per cluster is O(1/T) while mitigating the impact of noise. Using the MNIST and CIFAR datasets, we demonstrate the accuracy performance of CWFL for the different number of clusters across communication rounds.
Abstract（参考訳）: プライバシ、セキュリティ、帯域幅の制約により、無線システムにおけるフェデレーション学習(FL)は、生データを共有せずに機械学習(ML)モデルのトレーニングを共同で行うことができる。このようなコラボレーティブなFL戦略は、しばしば、サーバでのモデルアグリゲーションを必要とします。一方、分散flでは、参加者の顧客はパラメータ更新を交換することでコンセンサスmlモデルに到達する必要がある。本研究では,集中型無線FL (CWFL) 戦略を提案する。これは集中型サーバの必要性を排除し,サーバベースの戦略と同様の精度を達成できるが,分散型FLに比べてチャネル使用率が少ない。理論的には,クラスタ毎のCWFLの収束速度はO(1/T)であり,ノイズの影響を緩和する。 MNIST と CIFAR のデータセットを用いて,通信ラウンド毎に異なるクラスタ数に対して,CWFL の精度性能を示す。

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