論文の概要: Adaptive Model Pruning and Personalization for Federated Learning over
Wireless Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.01816v3
- Date: Mon, 15 Jan 2024 09:01:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-18 01:46:44.560609
- Title: Adaptive Model Pruning and Personalization for Federated Learning over
Wireless Networks
- Title（参考訳）: 無線ネットワークを用いたフェデレーション学習のための適応モデルプルーニングとパーソナライズ
- Authors: Xiaonan Liu and Tharmalingam Ratnarajah and Mathini Sellathurai and
Yonina C. Eldar
- Abstract要約: フェデレーション学習(FL)は、データプライバシを保護しながら、エッジデバイス間での分散学習を可能にする。
これらの課題を克服するために、部分的なモデルプルーニングとパーソナライズを備えたFLフレームワークを検討する。
このフレームワークは、学習モデルを、データ表現を学ぶためにすべてのデバイスと共有されるモデルプルーニングと、特定のデバイスのために微調整されるパーソナライズされた部分とで、グローバルな部分に分割する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.59891661768177
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Federated learning (FL) enables distributed learning across edge devices
while protecting data privacy. However, the learning accuracy decreases due to
the heterogeneity of devices' data, and the computation and communication
latency increase when updating large-scale learning models on devices with
limited computational capability and wireless resources. We consider a FL
framework with partial model pruning and personalization to overcome these
challenges. This framework splits the learning model into a global part with
model pruning shared with all devices to learn data representations and a
personalized part to be fine-tuned for a specific device, which adapts the
model size during FL to reduce both computation and communication latency and
increases the learning accuracy for devices with non-independent and
identically distributed data. The computation and communication latency and
convergence of the proposed FL framework are mathematically analyzed. To
maximize the convergence rate and guarantee learning accuracy, Karush Kuhn
Tucker (KKT) conditions are deployed to jointly optimize the pruning ratio and
bandwidth allocation. Finally, experimental results demonstrate that the
proposed FL framework achieves a remarkable reduction of approximately 50
percent computation and communication latency compared with FL with partial
model personalization.
- Abstract（参考訳）: フェデレーション学習(fl)は、データプライバシを保護しながら、エッジデバイス間での分散学習を可能にする。
しかし、デバイスのデータの多様性により学習精度が低下し、計算能力や無線リソースの制限されたデバイス上で大規模学習モデルを更新すると計算と通信の遅延が増加する。
これらの課題を克服するために,部分モデルプルーニングとパーソナライズを備えたflフレームワークを検討する。
このフレームワークは、学習モデルを、データ表現を学ぶためにすべてのデバイスと共有されるモデルプルーニングと、特定のデバイス向けに微調整されるパーソナライズされた部分とで、グローバルな部分に分割する。
提案するflフレームワークの計算と通信遅延および収束を数学的に解析する。
収束率を最大化し、学習精度を保証するため、KKT(Karush Kuhn Tucker)条件を配置し、プルーニング比と帯域割り当てを最適化する。
最後に,提案するFLフレームワークは,部分モデルパーソナライズによるFLと比較して,約50%の計算と通信遅延を著しく低減できることを示した。
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