論文の概要: ARQ for Active Learning at the Edge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08053v3
• Date: Mon, 29 Jan 2024 09:08:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-30 11:40:03.771293
• Title: ARQ for Active Learning at the Edge
• Title（参考訳）: エッジでのアクティブラーニングのためのARQ
• Authors: Victor Croisfelt, Shashi Raj Pandey, Osvaldo Simeone and Petar Popovski
• Abstract要約: コミュニケーション拘束型ベイズ能動的知識蒸留(CC-BAKD) 本研究は,コミュニケーション制約型ベイズ能動的知識蒸留(CC-BAKD)を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.63087824264946
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Conventional retransmission (ARQ) protocols are designed with the goal of ensuring the correct reception of all the individual transmitter's packets at the receiver. When the transmitter is a learner communicating with a teacher, this goal is at odds with the actual aim of the learner, which is that of eliciting the most relevant label information from the teacher. Taking an active learning perspective, this paper addresses the following key protocol design questions: (i) Active batch selection: Which batch of inputs should be sent to the teacher to acquire the most useful information and thus reduce the number of required communication rounds? (ii) Batch encoding: Can batches of data points be combined to reduce the communication resources required at each communication round? Specifically, this work introduces Communication-Constrained Bayesian Active Knowledge Distillation (CC-BAKD), a novel protocol that integrates Bayesian active learning with compression via a linear mix-up mechanism. Comparisons with existing active learning protocols demonstrate the advantages of the proposed approach.
• Abstract（参考訳）: 従来の再送(arq)プロトコルは、受信機における個々の送信機のパケットの正しい受信を保証するために設計されている。 送信者が教師と通信する学習者である場合、この目標は、教師から最も関連性の高いラベル情報を抽出する学習者の実際の目的と相反する。 アクティブな学習の観点から、本稿は以下の重要なプロトコル設計問題に対処する。 (i)アクティブバッチ選択:最も有用な情報を取得し、必要な通信ラウンドの数を減らすために、どの入力を教師に送るべきか。 (ii)バッチエンコーディング:各通信ラウンドに必要な通信リソースを減らすために、データポイントのバッチを組み合わせることができるか? 具体的には,線形混合機構によりベイズアクティブラーニングと圧縮を統合した新しいプロトコルであるcc-bakd(com communication-constrained bayesian active knowledge distillation)を導入する。 既存のアクティブラーニングプロトコルとの比較は,提案手法の利点を示している。

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