論文の概要: FedDCT: A Dynamic Cross-Tier Federated Learning Scheme in Wireless Communication Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.04420v1
• Date: Mon, 10 Jul 2023 08:54:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-11 13:42:38.039082
• Title: FedDCT: A Dynamic Cross-Tier Federated Learning Scheme in Wireless Communication Networks
• Title（参考訳）: FedDCT - 無線通信ネットワークにおける動的クロスティアフェデレーション学習方式
• Authors: Peng Liu, Youquan Xian, Chuanjian Yao, Xiaoyun Gan, Lianghaojie Zhou, Jianyong Jiang, Dongcheng Li
• Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、クライアント間で、ローカルデータを公開せずにグローバルモデルのトレーニングを可能にする。 我々は、無線通信ネットワークにおけるトレーニング精度と性能を向上させるために、FedDCTと呼ばれる新しい動的クロス層FLスキームを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.973745731206255
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the rapid proliferation of Internet of Things (IoT) devices and the growing concern for data privacy among the public, Federated Learning (FL) has gained significant attention as a privacy-preserving machine learning paradigm. FL enables the training of a global model among clients without exposing local data. However, when a federated learning system runs on wireless communication networks, limited wireless resources, heterogeneity of clients, and network transmission failures affect its performance and accuracy. In this study, we propose a novel dynamic cross-tier FL scheme, named FedDCT to increase training accuracy and performance in wireless communication networks. We utilize a tiering algorithm that dynamically divides clients into different tiers according to specific indicators and assigns specific timeout thresholds to each tier to reduce the training time required. To improve the accuracy of the model without increasing the training time, we introduce a cross-tier client selection algorithm that can effectively select the tiers and participants. Simulation experiments show that our scheme can make the model converge faster and achieve a higher accuracy in wireless communication networks.
• Abstract（参考訳）: IoT(Internet of Things)デバイスが急速に普及し、一般の人々の間でデータプライバシに対する懸念が高まっている中、フェデレートラーニング(FL)は、プライバシ保護機械学習パラダイムとして大きな注目を集めている。 FLは、ローカルデータを公開せずに、クライアント間でグローバルモデルのトレーニングを可能にする。 しかし、連合学習システムが無線通信ネットワーク上で動作する場合、限られた無線リソース、クライアントの不均一性、ネットワーク伝送障害はその性能と精度に影響を及ぼす。 本研究では,無線通信ネットワークにおけるトレーニング精度と性能を向上させるために,FedDCTという動的クロス層FL方式を提案する。 階層化アルゴリズムを用いて,クライアントを異なる階層に動的に分割し,各階層に特定のタイムアウトしきい値を割り当て,必要なトレーニング時間を短縮する。 トレーニング時間を増やすことなくモデルの精度を向上させるために、階層と参加者を効果的に選択できるクロス層クライアント選択アルゴリズムを導入する。 シミュレーション実験により,提案手法により,無線通信網におけるモデル収束の高速化と高精度化が図られた。

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