論文の概要: Asynchronous Wireless Federated Learning with Probabilistic Client Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16741v1
• Date: Tue, 28 Nov 2023 12:39:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-30 09:27:15.156751
• Title: Asynchronous Wireless Federated Learning with Probabilistic Client Selection
• Title（参考訳）: 確率的クライアント選択による非同期無線フェデレーション学習
• Authors: Jiarong Yang, Yuan Liu, Fangjiong Chen, Wen Chen, Changle Li
• Abstract要約: Federated Learning(FL)は、クライアントがサーバによって調整された機械学習モデルを協調的にトレーニングする、有望な分散学習フレームワークである。 各クライアントはローカル更新を保持し、確率的にローカルモデルを送信する。 我々は,非確率収束問題をグローバルに最適に解くための反復アルゴリズムを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.882840344104135
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated learning (FL) is a promising distributed learning framework where distributed clients collaboratively train a machine learning model coordinated by a server. To tackle the stragglers issue in asynchronous FL, we consider that each client keeps local updates and probabilistically transmits the local model to the server at arbitrary times. We first derive the (approximate) expression for the convergence rate based on the probabilistic client selection. Then, an optimization problem is formulated to trade off the convergence rate of asynchronous FL and mobile energy consumption by joint probabilistic client selection and bandwidth allocation. We develop an iterative algorithm to solve the non-convex problem globally optimally. Experiments demonstrate the superiority of the proposed approach compared with the traditional schemes.
• Abstract（参考訳）: federated learning (fl) は有望な分散学習フレームワークであり、分散クライアントはサーバが協調する機械学習モデルを協調的にトレーニングする。 非同期FLにおけるトラグラー問題に対処するため、各クライアントはローカル更新を保持し、任意のタイミングでローカルモデルをサーバに確率的に送信する。 まず,確率的クライアント選択に基づく収束率の(近似的な)表現を導出する。 そして、非同期FLの収束率と移動エネルギー消費を、連立確率的クライアント選択と帯域割り当てによりトレードオフする最適化問題を定式化する。 我々は,非凸問題をグローバルに解く反復アルゴリズムを開発した。 実験は従来のスキームと比較して提案手法の優位性を示す。

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