論文の概要: Sample-Driven Federated Learning for Energy-Efficient and Real-Time IoT
Sensing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.07497v1
- Date: Wed, 11 Oct 2023 13:50:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-12 22:31:08.176028
- Title: Sample-Driven Federated Learning for Energy-Efficient and Real-Time IoT
Sensing
- Title（参考訳）: エネルギー効率とリアルタイムIoTセンシングのためのサンプル駆動フェデレーション学習
- Authors: Minh Ngoc Luu, Minh-Duong Nguyen, Ebrahim Bedeer, Van Duc Nguyen, Dinh
Thai Hoang, Diep N. Nguyen, Quoc-Viet Pham
- Abstract要約: 我々は,ソフトアクター・クリティカル(A2C)フレームワーク上に構築されたSCFL(Sample-driven Control for Federated Learning)というオンライン強化学習アルゴリズムを導入する。
SCFLにより、エージェントは動的に適応し、変化する環境においてもグローバルな最適条件を見つけることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.968661040226756
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the domain of Federated Learning (FL) systems, recent cutting-edge methods
heavily rely on ideal conditions convergence analysis. Specifically, these
approaches assume that the training datasets on IoT devices possess similar
attributes to the global data distribution. However, this approach fails to
capture the full spectrum of data characteristics in real-time sensing FL
systems. In order to overcome this limitation, we suggest a new approach system
specifically designed for IoT networks with real-time sensing capabilities. Our
approach takes into account the generalization gap due to the user's data
sampling process. By effectively controlling this sampling process, we can
mitigate the overfitting issue and improve overall accuracy. In particular, We
first formulate an optimization problem that harnesses the sampling process to
concurrently reduce overfitting while maximizing accuracy. In pursuit of this
objective, our surrogate optimization problem is adept at handling energy
efficiency while optimizing the accuracy with high generalization. To solve the
optimization problem with high complexity, we introduce an online reinforcement
learning algorithm, named Sample-driven Control for Federated Learning (SCFL)
built on the Soft Actor-Critic (A2C) framework. This enables the agent to
dynamically adapt and find the global optima even in changing environments. By
leveraging the capabilities of SCFL, our system offers a promising solution for
resource allocation in FL systems with real-time sensing capabilities.
- Abstract（参考訳）: フェデレーション学習(fl)システムでは、最近の最先端手法は理想的な条件収束解析に大きく依存している。
特にこれらのアプローチは、iotデバイス上のトレーニングデータセットがグローバルデータ分散と同じような特性を持っていると仮定している。
しかし、この手法はリアルタイムセンシングFLシステムにおいて、データ特性の全スペクトルを捉えることができない。
この制限を克服するために、リアルタイムセンシング機能を備えたIoTネットワーク用に設計された新しいアプローチシステムを提案する。
本手法は,ユーザのデータサンプリングプロセスによる一般化ギャップを考慮したものである。
このサンプリングプロセスを効果的に制御することで、オーバーフィッティング問題を軽減し、全体的な精度を向上させることができる。
特に,まずサンプリングプロセスを利用する最適化問題を定式化し,オーバーフィッティングを同時に削減し,精度を最大化する。
この目的を追求するために,我々は高一般化で精度を最適化しながら,エネルギー効率の処理に有効である。
複雑度の高い最適化問題を解くため,ソフトアクター・クリティカル(A2C)フレームワーク上に構築されたSCFL(Sample-driven Control for Federated Learning)というオンライン強化学習アルゴリズムを導入する。
これにより、エージェントは変化する環境においても動的に適応し、グローバルオプティマを見つけることができる。
scflの機能を活用することで,リアルタイムセンシング機能を備えたflシステムにおけるリソース割り当てのための有望なソリューションを提供する。
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