論文の概要: Value of Information and Timing-aware Scheduling for Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10512v1
• Date: Sat, 16 Dec 2023 17:51:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-19 16:04:33.741152
• Title: Value of Information and Timing-aware Scheduling for Federated Learning
• Title（参考訳）: フェデレーション学習における情報の価値とタイミング対応スケジューリング
• Authors: Muhammad Azeem Khan, Howard H. Yang, Zihan Chen, Antonio Iera, Nikolaos Pappas
• Abstract要約: Federated Learning (FL)は、トレーニング中にデータのプライバシを保存するソリューションを提供する。 FLは、アクセスポイント(AP)によるローカルトレーニングのために、ユーザー機器(UE)に直接モデルをもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.40692354824834
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Data possesses significant value as it fuels advancements in AI. However, protecting the privacy of the data generated by end-user devices has become crucial. Federated Learning (FL) offers a solution by preserving data privacy during training. FL brings the model directly to User Equipments (UEs) for local training by an access point (AP). The AP periodically aggregates trained parameters from UEs, enhancing the model and sending it back to them. However, due to communication constraints, only a subset of UEs can update parameters during each global aggregation. Consequently, developing innovative scheduling algorithms is vital to enable complete FL implementation and enhance FL convergence. In this paper, we present a scheduling policy combining Age of Update (AoU) concepts and data Shapley metrics. This policy considers the freshness and value of received parameter updates from individual data sources and real-time channel conditions to enhance FL's operational efficiency. The proposed algorithm is simple, and its effectiveness is demonstrated through simulations.
• Abstract（参考訳）: aiの進歩を促進するデータには大きな価値があります。 しかし、エンドユーザデバイスが生成するデータのプライバシ保護が重要になっている。 Federated Learning (FL)は、トレーニング中にデータのプライバシを保存するソリューションを提供する。 flはモデルをユーザ機器(ues)に直接もたらし、アクセスポイント(ap)によってローカルトレーニングを行う。 APは、UEからトレーニングされたパラメータを定期的に集約し、モデルを強化し、それらに返送する。 しかしながら、通信制約のため、グローバルアグリゲーション毎にパラメータを更新できるのはUEのサブセットのみである。 したがって、FLの完全な実装とFL収束を高めるためには、革新的なスケジューリングアルゴリズムの開発が不可欠である。 本稿では、Age of Update(AoU)の概念とデータ共有メトリクスを組み合わせたスケジューリングポリシーを提案する。 このポリシーでは、個々のデータソースから受信したパラメータ更新の鮮度と値を考慮し、flの運用効率を向上させる。 提案手法は単純であり,シミュレーションによりその効果を実証する。

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