論文の概要: Joint Probability Selection and Power Allocation for Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.07756v1
• Date: Mon, 15 Jan 2024 15:09:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-17 16:48:09.753455
• Title: Joint Probability Selection and Power Allocation for Federated Learning
• Title（参考訳）: フェデレーション学習のための共同確率選択とパワーアロケーション
• Authors: Ouiame Marnissi, Hajar EL Hammouti, El Houcine Bergou
• Abstract要約: 我々は,限られたエネルギー予算を持つデバイスが機械学習モデルを訓練する無線ネットワーク上でのフェデレーション学習の性能について検討した。 我々は、クライアントを共同で選択し、電力を最適に割り当てるための新しい確率的アプローチを定式化する。 その結果,提案手法はエネルギー消費, 完了時間, 精度の点で, 評価されたベンチマークと比較すると有意な性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9364773826704993
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we study the performance of federated learning over wireless networks, where devices with a limited energy budget train a machine learning model. The federated learning performance depends on the selection of the clients participating in the learning at each round. Most existing studies suggest deterministic approaches for the client selection, resulting in challenging optimization problems that are usually solved using heuristics, and therefore without guarantees on the quality of the final solution. We formulate a new probabilistic approach to jointly select clients and allocate power optimally so that the expected number of participating clients is maximized. To solve the problem, a new alternating algorithm is proposed, where at each step, the closed-form solutions for user selection probabilities and power allocations are obtained. Our numerical results show that the proposed approach achieves a significant performance in terms of energy consumption, completion time and accuracy as compared to the studied benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,限られたエネルギー予算を持つデバイスが機械学習モデルを訓練する無線ネットワーク上でのフェデレーション学習の性能について検討する。 連合学習のパフォーマンスは、各ラウンドで学習に参加するクライアントの選択に依存する。 既存の研究の多くは、クライアント選択に対する決定論的アプローチを示唆しており、その結果、通常ヒューリスティックスを使って解決される最適化問題に挑戦し、その結果、最終的なソリューションの品質を保証することなく解決する。 我々は,協調的にクライアントを選定し,参加するクライアント数を最大化するために電力を最適に割り当てる新しい確率的アプローチを定式化する。 この問題を解決するため,各ステップ毎にユーザ選択確率と電力配分に対する閉形式解を求める新たな交互化アルゴリズムを提案する。 その結果,提案手法はエネルギー消費, 完了時間, 精度の点で, 評価されたベンチマークと比較すると有意な性能を示した。

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