論文の概要: Dynamic Scheduling for Federated Edge Learning with Streaming Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.01238v1
• Date: Tue, 2 May 2023 07:41:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-03 15:03:59.964608
• Title: Dynamic Scheduling for Federated Edge Learning with Streaming Data
• Title（参考訳）: ストリームデータを用いたフェデレーションエッジ学習のための動的スケジューリング
• Authors: Chung-Hsuan Hu, Zheng Chen, and Erik G. Larsson
• Abstract要約: 我々は,長期的エネルギー制約のある分散エッジデバイスにおいて,トレーニングデータを時間とともにランダムに生成するフェデレーションエッジ学習(FEEL)システムを検討する。 限られた通信リソースとレイテンシ要件のため、各イテレーションでローカルトレーニングプロセスに参加するのはデバイスのサブセットのみである。
• 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: In this work, we consider a Federated Edge Learning (FEEL) system where training data are randomly generated over time at a set of distributed edge devices with long-term energy constraints. Due to limited communication resources and latency requirements, only a subset of devices is scheduled for participating in the local training process in every iteration. We formulate a stochastic network optimization problem for designing a dynamic scheduling policy that maximizes the time-average data importance from scheduled user sets subject to energy consumption and latency constraints. Our proposed algorithm based on the Lyapunov optimization framework outperforms alternative methods without considering time-varying data importance, especially when the generation of training data shows strong temporal correlation.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,長期エネルギー制約のある分散エッジデバイスにおいて,トレーニングデータを時間とともにランダムに生成するフェデレーションエッジ学習(FEEL)システムについて考察する。 通信リソースとレイテンシ要件が限られているため、イテレーション毎にローカルトレーニングプロセスに参加するためのデバイスはごく一部に過ぎません。 エネルギー消費と遅延制約を考慮したスケジュールされたユーザ集合から平均データの重要性を最大化する動的スケジューリングポリシーを設計するための確率的ネットワーク最適化問題を定式化する。 lyapunov最適化フレームワークに基づく提案アルゴリズムは,特にトレーニングデータの生成が強い時間相関を示す場合において,時間変化データの重要性を考慮せず,代替手法よりも優れる。

関連論文リスト

• Split Federated Learning Over Heterogeneous Edge Devices: Algorithm and Optimization [7.013344179232109]
  Split Learning(SL)は、リソース制約のあるデバイスが生データを共有せずにモデルをトレーニングできるようにする、有望なコラボレーティブ機械学習アプローチである。 現在のSLアルゴリズムは、トレーニング効率の限界に直面し、長時間のレイテンシに悩まされている。 本稿では、リソース制約のあるクライアントが、パーソナライズされたクライアントサイドモデルを並列にトレーニングできる、異種分散フェデレーションラーニングフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-21T07:46:01Z)
• Advancing Enterprise Spatio-Temporal Forecasting Applications: Data Mining Meets Instruction Tuning of Language Models For Multi-modal Time Series Analysis in Low-Resource Settings [0.0]
  パティオ時間予測は輸送、物流、サプライチェーン管理において重要である。 本稿では,従来の予測手法の強みと小言語モデルの命令チューニングを融合した動的マルチモーダル手法を提案する。 我々のフレームワークは、推論速度とデータプライバシ/セキュリティを維持しながら、計算とメモリの要求を低減したオンプレミスのカスタマイズを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-24T16:32:58Z)
• Energy-Efficient Federated Edge Learning with Streaming Data: A Lyapunov Optimization Approach [34.00679567444125]
  本研究では,長期エネルギー制約下でのデータ到着や資源の可利用性に固有のランダム性に対処する動的スケジューリングと資源割当アルゴリズムを開発した。 提案アルゴリズムは, デバイススケジューリング, 計算容量調整, 帯域幅の割り当ておよび各ラウンドの送信電力を適応的に決定する。 本手法の有効性をシミュレーションにより検証し,ベースライン方式と比較して学習性能とエネルギー効率が向上したことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-20T14:13:22Z)
• Analysis and Optimization of Wireless Federated Learning with Data Heterogeneity [72.85248553787538]
  本稿では、データの不均一性を考慮した無線FLの性能解析と最適化と、無線リソース割り当てについて述べる。 ロス関数の最小化問題を、長期エネルギー消費と遅延の制約の下で定式化し、クライアントスケジューリング、リソース割り当て、ローカルトレーニングエポック数(CRE)を共同で最適化する。 実世界のデータセットの実験により、提案アルゴリズムは学習精度とエネルギー消費の点で他のベンチマークよりも優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-04T04:18:01Z)
• 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)
• Scheduling and Aggregation Design for Asynchronous Federated Learning over Wireless Networks [56.91063444859008]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-14T17:33:01Z)
• Dynamic Network-Assisted D2D-Aided Coded Distributed Learning [59.29409589861241]
  本稿では,デバイス間のロードバランシングのための新しいデバイス・ツー・デバイス(D2D)支援型符号化学習手法(D2D-CFL)を提案する。 最小処理時間を達成するための最適圧縮率を導出し、収束時間との接続を確立する。 提案手法は,ユーザが継続的にトレーニングデータを生成するリアルタイム協調アプリケーションに有用である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-26T18:44:59Z)
• Learning to Continuously Optimize Wireless Resource in a Dynamic Environment: A Bilevel Optimization Perspective [52.497514255040514]
  この研究は、データ駆動メソッドが動的環境でリソース割り当て戦略を継続的に学び、最適化することを可能にする新しいアプローチを開発しています。 学習モデルが新たなエピソードに段階的に適応できるように、連続学習の概念を無線システム設計に組み込むことを提案する。 我々の設計は、異なるデータサンプルにまたがる公平性を保証する、新しい二段階最適化定式化に基づいている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-03T07:23:39Z)
• Data-Aware Device Scheduling for Federated Edge Learning [5.521735057483887]
  Federated Edge Learning (FEEL)は、エッジデバイス間の機械学習モデルの協調トレーニングを含む。 FEELにおける非独立分散(非IID)データセットとアンバランスデータセットの新しいスケジューリング方式を提案する。 提案するFEELスケジューリングアルゴリズムは,低コストで数ラウンドで高い精度を実現することができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-18T17:17:56Z)

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。