論文の概要: Split Learning in 6G Edge Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.12194v1
• Date: Wed, 21 Jun 2023 11:42:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-22 13:38:15.052807
• Title: Split Learning in 6G Edge Networks
• Title（参考訳）: 6Gエッジネットワークにおける分割学習
• Authors: Zheng Lin, Guanqiao Qu, Xianhao Chen, and Kaibin Huang
• Abstract要約: 分割学習(SL)により、サーバはデータのプライバシを高めながら、主要なトレーニングワークロードを処理することができる。 本稿では,無線エッジネットワークとのシームレスな統合について述べる。 本稿では,資源効率のよい学習フレームワークや資源管理戦略など,エッジSLの重要な設計課題について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.40781841903091
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the proliferation of distributed edge computing resources, the 6G mobile network will evolve into a network for connected intelligence. Along this line, the proposal to incorporate federated learning into the mobile edge has gained considerable interest in recent years. However, the deployment of federated learning faces substantial challenges as massive resource-limited IoT devices can hardly support on-device model training. This leads to the emergence of split learning (SL) which enables servers to handle the major training workload while still enhancing data privacy. In this article, we offer a brief overview of key advancements in SL and articulate its seamless integration with wireless edge networks. We begin by illustrating the tailored 6G architecture to support edge SL. Then, we examine the critical design issues for edge SL, including innovative resource-efficient learning frameworks and resource management strategies under a single edge server. Additionally, we expand the scope to multi-edge scenarios, exploring multi-edge collaboration and mobility management from a networking perspective. Finally, we discuss open problems for edge SL, including convergence analysis, asynchronous SL and U-shaped SL.
• Abstract（参考訳）: 分散エッジコンピューティングリソースの普及により、6Gモバイルネットワークは、コネクテッドインテリジェンスのためのネットワークへと進化する。 この線に沿って、近年、モバイルエッジにフェデレーション学習を組み込むという提案が大きな関心を集めている。 しかし、大量のリソース制限されたiotデバイスがデバイス上のモデルトレーニングをサポートできないため、フェデレーション学習のデプロイメントは大きな課題に直面している。 これによりスプリットラーニング(SL)が出現し、サーバはデータのプライバシを高めながら、主要なトレーニングワークロードを処理することができる。 本稿では,slにおける重要な進歩の概要と,無線エッジネットワークとのシームレスな統合について述べる。 まず、エッジSLをサポートするために、調整済みの6Gアーキテクチャを図示する。 次に,一辺サーバ下での資源効率学習フレームワークや資源管理戦略など,エッジSLの重要な設計課題について検討する。 さらに、マルチエッジのシナリオにもスコープを広げ、ネットワークの観点からマルチエッジのコラボレーションとモビリティ管理を探求します。 最後に、収束解析、非同期slおよびu字型slを含むエッジslのオープン問題について議論する。

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