論文の概要: Private Federated Learning with Dynamic Power Control via Non-Coherent
Over-the-Air Computation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02881v1
- Date: Sat, 5 Aug 2023 13:46:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-08 18:08:42.508638
- Title: Private Federated Learning with Dynamic Power Control via Non-Coherent
Over-the-Air Computation
- Title（参考訳）: 非コヒーレントオーバーザエア計算による動的電力制御によるプライベートフェデレーション学習
- Authors: Anbang Zhang, Shuaishuai Guo, Shuai Liu
- Abstract要約: 動的電力制御に基づくスキームが提案されている。
提案手法は,時間同期誤差,チャネルのフェージング,ノイズの影響を緩和できることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.56727008993937
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: To further preserve model weight privacy and improve model performance in
Federated Learning (FL), FL via Over-the-Air Computation (AirComp) scheme based
on dynamic power control is proposed. The edge devices (EDs) transmit the signs
of local stochastic gradients by activating two adjacent orthogonal frequency
division multi-plexing (OFDM) subcarriers, and majority votes (MVs) at the edge
server (ES) are obtained by exploiting the energy accumulation on the
subcarriers. Then, we propose a dynamic power control algorithm to further
offset the biased aggregation of the MV aggregation values. We show that the
whole scheme can mitigate the impact of the time synchronization error, channel
fading and noise. The theoretical convergence proof of the scheme is
re-derived.
- Abstract（参考訳）: モデル重みのプライバシをさらに保ち、フェデレーション学習(fl)におけるモデル性能を向上させるため、動的電力制御に基づくaircomp(over-the-air computation)方式を提案する。
エッジ装置(ED)は、隣接する2つの直交周波数分割(OFDM)サブキャリアを活性化して局所確率勾配の兆候を送信し、エッジサーバ(ES)における多数票(MV)は、サブキャリアのエネルギー蓄積を利用して得られる。
そこで本稿では,MVアグリゲーション値のバイアスアグリゲーションをさらにオフセットする動的パワー制御アルゴリズムを提案する。
提案手法は,時間同期誤差,チャネルのフェージング,ノイズの影響を緩和できることを示す。
このスキームの理論的収束証明は再帰的である。
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