論文の概要: Scheduling and Aggregation Design for Asynchronous Federated Learning over Wireless Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.07356v2
• Date: Tue, 21 Mar 2023 09:26:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-24 01:11:11.219434
• Title: Scheduling and Aggregation Design for Asynchronous Federated Learning over Wireless Networks
• Title（参考訳）: 無線ネットワーク上での非同期フェデレーション学習のためのスケジューリングと集約設計
• Authors: Chung-Hsuan Hu, Zheng Chen, and Erik G. Larsson
• Abstract要約: Federated Learning(FL)は、デバイス上でのトレーニングとサーバベースのアグリゲーションを組み合わせた、協調的な機械学習フレームワークである。 FLシステムにおけるストラグラー問題に対処するために,周期的アグリゲーションを用いた非同期FL設計を提案する。 年齢認識の集約重み付け設計は,非同期FL設定における学習性能を著しく向上させることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.91063444859008
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated Learning (FL) is a collaborative machine learning (ML) framework that combines on-device training and server-based aggregation to train a common ML model among distributed agents. In this work, we propose an asynchronous FL design with periodic aggregation to tackle the straggler issue in FL systems. Considering limited wireless communication resources, we investigate the effect of different scheduling policies and aggregation designs on the convergence performance. Driven by the importance of reducing the bias and variance of the aggregated model updates, we propose a scheduling policy that jointly considers the channel quality and training data representation of user devices. The effectiveness of our channel-aware data-importance-based scheduling policy, compared with state-of-the-art methods proposed for synchronous FL, is validated through simulations. Moreover, we show that an ``age-aware'' aggregation weighting design can significantly improve the learning performance in an asynchronous FL setting.
• Abstract（参考訳）: Federated Learning(FL)は、デバイス上でのトレーニングとサーバベースのアグリゲーションを組み合わせて、分散エージェント間で共通のMLモデルをトレーニングする、コラボレーティブ機械学習(ML)フレームワークである。 本稿では,flシステムにおけるストラグラー問題に取り組むために,周期的アグリゲーションを用いた非同期fl設計を提案する。 無線通信資源の制限を考慮すると,異なるスケジューリングポリシとアグリゲーション設計が収束性能に与える影響について検討する。 集約されたモデル更新のバイアスとばらつきを低減することの重要性から,ユーザデバイスのチャネル品質とトレーニングデータ表現を協調的に考慮したスケジューリングポリシーを提案する。 同期flに提案する最先端手法と比較し,チャネル認識型データインポート型スケジューリングポリシーの有効性をシミュレーションにより検証した。 さらに,`age-aware''集約重み付け設計により,非同期fl設定の学習性能が大幅に向上することを示す。

関連論文リスト

• Over-the-Air Federated Learning and Optimization [52.5188988624998]
  エッジ・ザ・エア計算(AirComp)によるフェデレーション学習(FL)に焦点を当てる。 本稿では,AirComp ベースの FedAvg (AirFedAvg) アルゴリズムの凸および非凸条件下での収束について述べる。 エッジデバイス(モデル、勾配、モデル差など)で送信できるローカルアップデートの種類によって、AirFedAvgで送信するとアグリゲーションエラーが発生する可能性がある。 さらに、より実用的な信号処理方式を検討し、通信効率を改善し、これらの信号処理方式によって引き起こされるモデル集約誤差の異なる形式に収束解析を拡張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-16T05:49:28Z)
• Adaptive Model Pruning and Personalization for Federated Learning over Wireless Networks [72.59891661768177]
  フェデレーション学習(FL)は、データプライバシを保護しながら、エッジデバイス間での分散学習を可能にする。 これらの課題を克服するために、部分的なモデルプルーニングとパーソナライズを備えたFLフレームワークを検討する。 このフレームワークは、学習モデルを、データ表現を学ぶためにすべてのデバイスと共有されるモデルプルーニングと、特定のデバイスのために微調整されるパーソナライズされた部分とで、グローバルな部分に分割する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-04T21:10:45Z)
• Asynchronous Multi-Model Dynamic Federated Learning over Wireless Networks: Theory, Modeling, and Optimization [20.741776617129208]
  分散機械学習(ML)の鍵となる技術として、フェデレートラーニング(FL)が登場した。 まず、システムパラメータが学習性能に与える影響を捉えるために、長方形のスケジューリングステップと関数を定式化する。 我々の分析は、デバイストレーニング変数と非同期スケジューリング決定の協調的影響に光を当てている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-22T21:39:38Z)
• Vertical Federated Learning over Cloud-RAN: Convergence Analysis and System Optimization [82.12796238714589]
  高速かつ正確なモデルアグリゲーションを実現するために,クラウド無線アクセスネットワーク(Cloud-RAN)ベースの垂直FLシステムを提案する。 アップリンクとダウンリンクの両方の伝送を考慮した垂直FLアルゴリズムの収束挙動を特徴付ける。 我々は,連続凸近似と代替凸探索に基づくシステム最適化アルゴリズムを開発した,連系トランシーバとフロントホール量子化設計によるシステム最適化フレームワークを構築した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-04T09:26:03Z)
• Performance Optimization for Variable Bitwidth Federated Learning in Wireless Networks [103.22651843174471]
  本稿では,モデル量子化による統合学習(FL)における無線通信と計算効率の向上について考察する。 提案したビット幅FL方式では,エッジデバイスは局所FLモデルパラメータの量子化バージョンを調整し,コーディネートサーバに送信し,それらを量子化されたグローバルモデルに集約し,デバイスを同期させる。 FLトレーニングプロセスはマルコフ決定プロセスとして記述でき、反復よりも行動選択を最適化するためのモデルベース強化学習(RL)手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-21T08:52:51Z)
• 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)
• User Scheduling for Federated Learning Through Over-the-Air Computation [22.853678584121862]
  FL(Federated Learning)と呼ばれる新しい機械学習技術は、エッジデバイスにおけるデータの保存と、学習プロセスにおけるMLモデルパラメータの交換のみを目的としている。 FLは通信ニーズを減らすだけでなく、地域のプライバシーを守るのにも役立ちます。 AirCompは、アナログ変調を用いて複数のデバイスが同時にデータを送信できるようにすることで、データを送信しながら計算することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-05T23:58:15Z)
• Device Scheduling and Update Aggregation Policies for Asynchronous Federated Learning [72.78668894576515]
  Federated Learning (FL)は、新しく登場した分散機械学習(ML)フレームワークである。 本稿では,FLシステムにおけるトラグラー問題を排除するために,周期的なアグリゲーションを伴う非同期FLフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-23T18:57:08Z)
• Convergence Analysis and System Design for Federated Learning over Wireless Networks [16.978276697446724]
  フェデレートラーニング(FL)は、IoTにおいて重要かつ有望な学習スキームとして登場した。 FLトレーニングは、無線通信ネットワークに大きく影響される頻繁なモデル交換を必要とします。 本論文では,コミュニケーションネットワークとトレーニング設定の協調影響を考慮したFLトレーニングの収束率を解析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-30T02:33:29Z)

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。