論文の概要: Joint Age-based Client Selection and Resource Allocation for Communication-Efficient Federated Learning over NOMA Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.08996v3
• Date: Sun, 4 Jun 2023 11:53:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-07 02:00:21.469523
• Title: Joint Age-based Client Selection and Resource Allocation for Communication-Efficient Federated Learning over NOMA Networks
• Title（参考訳）: nomaネットワーク上での通信効率のよい連合学習のためのクライアント選択と資源割り当て
• Authors: Bibo Wu, Fang Fang, and Xianbin Wang
• Abstract要約: FL(Federated Learning)では、分散クライアントは、自身のトレーニングデータをローカルに保持しながら、共有グローバルモデルを共同でトレーニングすることができる。 本稿では,非直交多重アクセス(NOMA)を利用した無線ネットワーク上でのFLにおける各ラウンドの総時間消費を最小化することを目的とした,クライアント選択とリソース割り当ての協調最適化問題を定式化する。 さらに、各ラウンドで選択されていないクライアントのFLモデルを予測し、FL性能をさらに向上するために、サーバサイド人工知能ニューラルネットワーク(ANN)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.030674576024952
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In federated learning (FL), distributed clients can collaboratively train a shared global model while retaining their own training data locally. Nevertheless, the performance of FL is often limited by the slow convergence due to poor communications links when FL is deployed over wireless networks. Due to the scarceness of radio resources, it is crucial to select clients precisely and allocate communication resource accurately for enhancing FL performance. To address these challenges, in this paper, a joint optimization problem of client selection and resource allocation is formulated, aiming to minimize the total time consumption of each round in FL over a non-orthogonal multiple access (NOMA) enabled wireless network. Specifically, considering the staleness of the local FL models, we propose an age of update (AoU) based novel client selection scheme. Subsequently, the closed-form expressions for resource allocation are derived by monotonicity analysis and dual decomposition method. In addition, a server-side artificial neural network (ANN) is proposed to predict the FL models of clients who are not selected at each round to further improve FL performance. Finally, extensive simulation results demonstrate the superior performance of the proposed schemes over FL performance, average AoU and total time consumption.
• Abstract（参考訳）: フェデレーション学習(fl)では、分散クライアントは、ローカルにトレーニングデータを保持しながら、共有グローバルモデルを協調的にトレーニングすることができる。 それでもflの性能は、無線ネットワーク上でflが展開されるときに通信リンクが不十分なため、収束が遅いため、しばしば制限される。 無線リソースの不足により、FL性能を向上させるために、クライアントを正確に選択し、通信リソースを正確に割り当てることが重要である。 本稿では,非正方形多重アクセス(noma)対応無線ネットワークにおけるflにおける各ラウンドの合計時間消費を最小化することを目的とした,クライアント選択とリソース割り当ての同時最適化問題を提案する。 具体的には,ローカルflモデルの陳腐性を考慮して,aou( age of update)ベースの新規クライアント選択方式を提案する。 その後、資源割当のための閉形式式は単調性解析と双対分解法によって導出される。 さらに、各ラウンドで選択されていないクライアントのFLモデルを予測し、FL性能をさらに向上するために、サーバサイド人工知能ニューラルネットワーク(ANN)を提案する。 最後に, FL性能, 平均AoU, 総時間消費よりも提案手法の方が優れた性能を示した。

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