論文の概要: Strategic Client Selection to Address Non-IIDness in HAPS-enabled FL Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05308v2
- Date: Wed, 16 Apr 2025 15:14:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-17 21:28:14.662612
- 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: 非IIDデータの悪影響を軽減するために,属性に基づく新たなクライアント選択手法を提案する。
シミュレーション結果は、FLモデルの精度と収束率を高めるために提案したクライアント選択戦略の有効性を裏付けるものである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.446301665317378
- License:
- Abstract: The deployment of federated learning (FL) in non-terrestrial networks (NTN) that are supported by high-altitude platform stations (HAPS) offers numerous advantages. Due to its large footprint, it facilitates interaction with a large number of line-of-sight (LoS) ground clients, each possessing diverse datasets along with distinct communication and computational capabilities. The presence of many clients enhances the accuracy of the FL model and speeds up convergence. However, the variety of datasets among these clients poses a significant challenge, as it leads to pervasive non-independent and identically distributed (non-IID) data. The data non-IIDness results in markedly reduced training accuracy and slower convergence rates. To address this issue, we propose a novel weighted attribute-based client selection strategy that leverages multiple user-specific attributes, including historical traffic patterns, instantaneous channel conditions, computational capabilities, and previous-round learning performance. By combining these attributes into a composite score for each user at every FL round and selecting users with higher scores as FL clients, the framework ensures more uniform and representative data distributions, effectively mitigating the adverse effects of non-IID data. Simulation results corroborate the effectiveness of the proposed client selection strategy in enhancing FL model accuracy and convergence rate, as well as reducing training loss, by effectively addressing the critical challenge of data non-IIDness in large-scale FL system implementations.
- Abstract（参考訳）: 高度プラットフォーム局(HAPS)が支援する非地球ネットワーク(NTN)におけるフェデレートラーニング(FL)の展開には,多くの利点がある。
そのフットプリントが大きいため、多数のライン・オブ・ザ・ライト(LoS)地上クライアントとのインタラクションが容易で、それぞれがさまざまなデータセットを持ち、通信や計算能力が異なる。
多くのクライアントの存在はFLモデルの精度を高め、収束を高速化する。
しかし、これらのクライアント間のさまざまなデータセットは、広範に非独立かつ同一に分散された(非IID)データをもたらすため、大きな課題を生んでいる。
非IIDnessのデータは、トレーニングの精度を著しく低下させ、収束率を遅くする。
この問題に対処するために,歴史的トラフィックパターン,瞬時チャネル条件,計算能力,事前学習性能など,複数のユーザ固有の属性を活用する,属性に基づく新たな重み付け型クライアント選択戦略を提案する。
これらの属性をFLラウンド毎のユーザ毎の複合スコアに組み合わせ、FLクライアントとして高いスコアを持つユーザを選択することにより、より均一で代表的なデータ分布を保証し、非IIDデータの悪影響を効果的に軽減する。
シミュレーション結果は,大規模FLシステム実装におけるデータ非IID性の重要な課題を効果的に解決することにより,FLモデルの精度向上と収束率の向上,トレーニング損失の低減におけるクライアント選択戦略の有効性を裏付けるものである。
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