論文の概要: Device Sampling and Resource Optimization for Federated Learning in Cooperative Edge Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.04350v1
• Date: Tue, 7 Nov 2023 21:17:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-11-09 17:43:07.582262
• Title: Device Sampling and Resource Optimization for Federated Learning in Cooperative Edge Networks
• Title（参考訳）: 協調エッジネットワークにおけるフェデレーション学習のためのデバイスサンプリングと資源最適化
• Authors: Su Wang, Roberto Morabito, Seyyedali Hosseinalipour, Mung Chiang, Christopher G. Brinton
• Abstract要約: フェデレーテッド・ラーニング(FedL)は、サーバによって定期的に集約されたローカルモデルをトレーニングすることで、機械学習(ML)をワーカーデバイスに分散させる。 FedLは、同時代の無線ネットワークの2つの重要な特徴を無視している: (i) ネットワークには異種通信/計算資源が含まれており、 (ii) デバイスのローカルデータ分布にかなりの重複がある可能性がある。 デバイス間オフロード(D2D)によって補完されるインテリジェントデバイスサンプリングにより,これらの要因を共同で考慮する新しい最適化手法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.922600578474345
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The conventional federated learning (FedL) architecture distributes machine learning (ML) across worker devices by having them train local models that are periodically aggregated by a server. FedL ignores two important characteristics of contemporary wireless networks, however: (i) the network may contain heterogeneous communication/computation resources, and (ii) there may be significant overlaps in devices' local data distributions. In this work, we develop a novel optimization methodology that jointly accounts for these factors via intelligent device sampling complemented by device-to-device (D2D) offloading. Our optimization methodology aims to select the best combination of sampled nodes and data offloading configuration to maximize FedL training accuracy while minimizing data processing and D2D communication resource consumption subject to realistic constraints on the network topology and device capabilities. Theoretical analysis of the D2D offloading subproblem leads to new FedL convergence bounds and an efficient sequential convex optimizer. Using these results, we develop a sampling methodology based on graph convolutional networks (GCNs) which learns the relationship between network attributes, sampled nodes, and D2D data offloading to maximize FedL accuracy. Through evaluation on popular datasets and real-world network measurements from our edge testbed, we find that our methodology outperforms popular device sampling methodologies from literature in terms of ML model performance, data processing overhead, and energy consumption.
• Abstract（参考訳）: 従来のフェデレートラーニング(FedL)アーキテクチャは、サーバによって定期的に集約されたローカルモデルをトレーニングすることで、機械学習(ML)をワーカーデバイスに分散させる。 しかし、FedLは現代の無線ネットワークの2つの重要な特徴を無視している。 i)ネットワークには異種通信・計算資源が含まれ、 (ii)デバイスのローカルデータ分布には大きな重複がある可能性がある。 本研究では,デバイス対デバイス(d2d)オフロードを補完するインテリジェントデバイスサンプリングにより,これらの要因を共同で考慮する新しい最適化手法を開発した。 本研究では,サンプルノードとデータオフロード構成の最適な組み合わせを選択し,federトレーニング精度を最大化するとともに,ネットワークトポロジとデバイス能力の現実的な制約を受けるデータ処理とd2d通信リソース消費を最小化することを目的とした。 D2Dオフロードサブプロブレムの理論解析は、新しいFedL収束境界と効率的な逐次凸最適化器をもたらす。 これらの結果を用いて,ネットワーク属性,サンプリングノード,d2dデータオフロードの関係を学習し,feder精度を最大化するグラフ畳み込みネットワーク(gcns)に基づくサンプリング手法を開発した。 エッジテストベッドを用いたポピュラーデータセットの評価と実世界のネットワーク計測により,本手法はmlモデルの性能,データ処理のオーバーヘッド,エネルギー消費の観点から,文献から一般的なデバイスサンプリング手法を上回っていることがわかった。

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