論文の概要: Channel and Gradient-Importance Aware Device Scheduling for Over-the-Air
Federated Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16854v1
- Date: Fri, 26 May 2023 12:04:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-29 15:13:05.529395
- Title: Channel and Gradient-Importance Aware Device Scheduling for Over-the-Air
Federated Learning
- Title（参考訳）: オーバーザ・エアフェデレーション学習のためのチャネルおよびグラデーション・インポータンス・アウェア・スケジューリング
- Authors: Yuchang Sun and Zehong lin and Yuyi Mao and Shi Jin and Jun Zhang
- Abstract要約: フェデレートラーニング(Federated Learning、FL)は、プライバシ保護のための分散トレーニングスキームである。
チャネルノイズ歪みの負の影響を緩和するために,PO-FL というオーバー・ザ・エア FL のための機器スケジューリングフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.364297111350968
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Federated learning (FL) is a popular privacy-preserving distributed training
scheme, where multiple devices collaborate to train machine learning models by
uploading local model updates. To improve communication efficiency,
over-the-air computation (AirComp) has been applied to FL, which leverages
analog modulation to harness the superposition property of radio waves such
that numerous devices can upload their model updates concurrently for
aggregation. However, the uplink channel noise incurs considerable model
aggregation distortion, which is critically determined by the device scheduling
and compromises the learned model performance. In this paper, we propose a
probabilistic device scheduling framework for over-the-air FL, named PO-FL, to
mitigate the negative impact of channel noise, where each device is scheduled
according to a certain probability and its model update is reweighted using
this probability in aggregation. We prove the unbiasedness of this aggregation
scheme and demonstrate the convergence of PO-FL on both convex and non-convex
loss functions. Our convergence bounds unveil that the device scheduling
affects the learning performance through the communication distortion and
global update variance. Based on the convergence analysis, we further develop a
channel and gradient-importance aware algorithm to optimize the device
scheduling probabilities in PO-FL. Extensive simulation results show that the
proposed PO-FL framework with channel and gradient-importance awareness
achieves faster convergence and produces better models than baseline methods.
- Abstract（参考訳）: Federated Learning(FL)は、複数のデバイスが協力して、ローカルモデルの更新をアップロードすることで機械学習モデルをトレーニングする、一般的なプライバシ保護分散トレーニングスキームである。
通信効率を向上させるため、flはアナログ変調を利用して電波の重ね合わせ特性を利用して、多数のデバイスがモデル更新をアグリゲーションに同時にアップロードできるように、aircomp(over-the-air computation)を適用している。
しかし、アップリンクチャネルノイズは、デバイススケジューリングによって決定的に決定され、学習したモデル性能を損なうかなりのモデル凝集歪みを引き起こす。
本稿では,ある確率に応じて各デバイスをスケジュールし,そのモデル更新をこのアグリゲーションの確率を用いて再重み付けする,チャネルノイズの負の影響を軽減するために,PO-FLと呼ばれるオーバーザエアFLの確率的デバイススケジューリングフレームワークを提案する。
この凝集スキームの不偏性を証明し、凸損失関数と非凸損失関数の両方におけるpo-flの収束を実証する。
我々の収束限界は、デバイススケジューリングがコミュニケーションの歪みとグローバル更新のばらつきを通じて学習性能に影響することを明かした。
収束解析に基づいて、PO-FLにおけるデバイススケジューリング確率を最適化するチャネルと勾配重要度認識アルゴリズムをさらに開発する。
広範なシミュレーション結果から,提案手法は,提案手法がベースライン法よりも高速に収束し,より優れたモデルを生成することを示す。
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