論文の概要: Peer-to-Peer Deep Learning for Beyond-5G IoT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.18861v2
• Date: Fri, 3 May 2024 21:34:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-08 00:35:15.996671
• Title: Peer-to-Peer Deep Learning for Beyond-5G IoT
• Title（参考訳）: 5G以上のIoTのためのピアツーピアディープラーニング
• Authors: Srinivasa Pranav, José M. F. Moura,
• Abstract要約: P2PLは、エッジサーバやクラウドからの調整を必要としないマルチデバイスピアツーピアディープラーニングアルゴリズムである。 これにより、P2PLはスマートシティのような5G以上のコンピューティング環境に適している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.425510512462628
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present P2PL, a practical multi-device peer-to-peer deep learning algorithm that, unlike the federated learning paradigm, does not require coordination from edge servers or the cloud. This makes P2PL well-suited for the sheer scale of beyond-5G computing environments like smart cities that otherwise create range, latency, bandwidth, and single point of failure issues for federated approaches. P2PL introduces max norm synchronization to catalyze training, retains on-device deep model training to preserve privacy, and leverages local inter-device communication to implement distributed consensus. Each device iteratively alternates between two phases: 1) on-device learning and 2) peer-to-peer cooperation where they combine model parameters with nearby devices. We empirically show that all participating devices achieve the same test performance attained by federated and centralized training -- even with 100 devices and relaxed singly stochastic consensus weights. We extend these experimental results to settings with diverse network topologies, sparse and intermittent communication, and non-IID data distributions.
• Abstract（参考訳）: P2PLは,フェデレーション学習パラダイムとは異なり,エッジサーバやクラウドからの調整を必要としない,実用的なマルチデバイスピアツーピア深層学習アルゴリズムである。 これにより、P2PLは、範囲、レイテンシ、帯域幅、フェデレートされたアプローチの単一障害点を生成するスマートシティのような、5Gを超えるコンピューティング環境に適しています。 P2PLは、トレーニングを触媒する最大ノルム同期を導入し、プライバシを保護するためにデバイス上でのディープモデルトレーニングを維持し、ローカルデバイス間通信を活用して分散コンセンサスを実装する。 各デバイスは2つのフェーズを反復的に交互に切り替える。 1)デバイス上での学習 2) モデルパラメータを周辺機器と組み合わせたピアツーピア協調。 すべての参加デバイスが、フェデレートされた集中的なトレーニングによって達成された同じテストパフォーマンスを達成することを実証的に示しています。 我々はこれらの実験結果を、多様なネットワークトポロジ、疎間通信、非IIDデータ分散の設定にまで拡張する。

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