論文の概要: Fast Context Adaptation in Cost-Aware Continual Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03887v1
• Date: Tue, 6 Jun 2023 17:46:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-07 14:04:38.758439
• Title: Fast Context Adaptation in Cost-Aware Continual Learning
• Title（参考訳）: コスト認識型連続学習における文脈適応の高速化
• Authors: Seyyidahmed Lahmer, Federico Mason, Federico Chiariotti, Andrea Zanella
• Abstract要約: 5GとBeyondネットワークは、より複雑な学習エージェントを必要とし、学習プロセス自体が、コミュニケーションや計算リソースのためにユーザと競合することになるかもしれない。 一方、学習プロセスは、効率的な戦略に迅速に収束するためのリソースを必要とし、一方、学習プロセスは、ユーザのデータプレーンから可能な限り少ないリソースを取らずに、ユーザのリソースを損なわないように、効率的でなければならない。 本稿では,データプレーンに割り当てられたリソースと学習用に確保されたリソースのバランスをとるための動的戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.515324071327903
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the past few years, DRL has become a valuable solution to automatically learn efficient resource management strategies in complex networks with time-varying statistics. However, the increased complexity of 5G and Beyond networks requires correspondingly more complex learning agents and the learning process itself might end up competing with users for communication and computational resources. This creates friction: on the one hand, the learning process needs resources to quickly convergence to an effective strategy; on the other hand, the learning process needs to be efficient, i.e., take as few resources as possible from the user's data plane, so as not to throttle users' QoS. In this paper, we investigate this trade-off and propose a dynamic strategy to balance the resources assigned to the data plane and those reserved for learning. With the proposed approach, a learning agent can quickly converge to an efficient resource allocation strategy and adapt to changes in the environment as for the CL paradigm, while minimizing the impact on the users' QoS. Simulation results show that the proposed method outperforms static allocation methods with minimal learning overhead, almost reaching the performance of an ideal out-of-band CL solution.
• Abstract（参考訳）: 近年,DRLは時間変動統計量を持つ複雑なネットワークにおいて,効率的な資源管理戦略を自動学習するための貴重なソリューションとなっている。 しかし、5GとBeyondネットワークの複雑さが増大するにつれて、より複雑な学習エージェントが必要となり、学習プロセス自体が通信や計算リソースのためにユーザと競合することになるかもしれない。 これは摩擦を引き起こします:一方、学習プロセスは効果的な戦略に素早く収束するためにリソースを必要とします。一方、学習プロセスは効率的でなければなりません。 本稿では,このトレードオフを調査し,データプレーンに割り当てられたリソースと学習用に確保されたリソースのバランスをとるための動的戦略を提案する。 提案手法では,学習エージェントが効率的なリソース割り当て戦略に迅速に収束し,clパラダイムと同様に環境の変化に適応し,ユーザのqosへの影響を最小限に抑えることができる。 シミュレーションの結果,提案手法は最小学習オーバヘッドで静的割当法を上回り,理想的なclソリューションの性能にほぼ達することがわかった。

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