論文の概要: Strategic Client Selection to Address Non-IIDness in HAPS-enabled FL Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05308v1
• Date: Wed, 10 Jan 2024 18:22:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-11 13:55:32.433501
• Title: Strategic Client Selection to Address Non-IIDness in HAPS-enabled FL Networks
• Title（参考訳）: HAPS対応FLネットワークにおける非IID性に対応する戦略的クライアント選択
• Authors: Amin Farajzadeh, Animesh Yadav, Halim Yanikomeroglu
• Abstract要約: 本研究では,クライアントデータ分散における非IID性に対処するためのクライアント選択戦略を提案する。 FLトレーニングに参加するためにデータに類似したパターンを示すクライアントを戦略的に選択することにより、より均一で代表的なデータ分布を育成する。 シミュレーションにより、このターゲットとなるクライアント選択手法は、HAPSネットワークにおけるFLモデルのトレーニング損失を著しく低減することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.10349383347469
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The deployment of federated learning (FL) within vertical heterogeneous networks, such as those enabled by high-altitude platform station (HAPS), offers the opportunity to engage a wide array of clients, each endowed with distinct communication and computational capabilities. This diversity not only enhances the training accuracy of FL models but also hastens their convergence. Yet, applying FL in these expansive networks presents notable challenges, particularly the significant non-IIDness in client data distributions. Such data heterogeneity often results in slower convergence rates and reduced effectiveness in model training performance. Our study introduces a client selection strategy tailored to address this issue, leveraging user network traffic behaviour. This strategy involves the prediction and classification of clients based on their network usage patterns while prioritizing user privacy. By strategically selecting clients whose data exhibit similar patterns for participation in FL training, our approach fosters a more uniform and representative data distribution across the network. Our simulations demonstrate that this targeted client selection methodology significantly reduces the training loss of FL models in HAPS networks, thereby effectively tackling a crucial challenge in implementing large-scale FL systems.
• Abstract（参考訳）: high-altitude platform station (haps) が実現しているような垂直不均質ネットワークにおける連合学習 (federated learning, fl) の展開は、異なる通信能力と計算能力を備えた、幅広いクライアント同士が連携する機会を提供する。 この多様性は、FLモデルのトレーニング精度を高めるだけでなく、収束を高める。 しかし、これらの拡張ネットワークにFLを適用することは、特にクライアントデータ分散において重要な非IID性を示す。 このようなデータの不均一性は、しばしば収束速度が遅くなり、モデルのトレーニング性能が低下する。 本研究は,ユーザネットワークのトラフィック行動を活用したクライアント選択戦略を提案する。 この戦略には、ユーザのプライバシを優先しながら、ネットワーク使用パターンに基づいたクライアントの予測と分類が含まれる。 flトレーニングに参加するための類似のパターンを示すクライアントを戦略的に選択することで、ネットワーク全体にわたってより均一で代表的なデータ分布を育むことができる。 シミュレーションにより,このクライアント選択手法はhapsネットワークにおけるflモデルのトレーニング損失を著しく低減し,大規模flシステムの実現における課題を効果的に解決できることを実証した。

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