論文の概要: Rethinking Clustered Federated Learning in NOMA Enhanced Wireless Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03157v1
• Date: Tue, 5 Mar 2024 17:49:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-06 14:02:24.602335
• Title: Rethinking Clustered Federated Learning in NOMA Enhanced Wireless Networks
• Title（参考訳）: NOMA強化無線ネットワークにおけるクラスタ型フェデレーション学習の再考
• Authors: Yushen Lin, Kaidi Wang and Zhiguo Ding
• Abstract要約: 本研究では,新しいクラスタ化フェデレーション学習(CFL)アプローチと,非独立かつ同一に分散した(非IID)データセットを統合することのメリットについて検討する。 データ分布における非IIDの度合いを測定する一般化ギャップの詳細な理論的解析について述べる。 非IID条件によって引き起こされる課題に対処する解決策は、特性の分析によって提案される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.09912912343705
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study explores the benefits of integrating the novel clustered federated learning (CFL) approach with non-orthogonal multiple access (NOMA) under non-independent and identically distributed (non-IID) datasets, where multiple devices participate in the aggregation with time limitations and a finite number of sub-channels. A detailed theoretical analysis of the generalization gap that measures the degree of non-IID in the data distribution is presented. Following that, solutions to address the challenges posed by non-IID conditions are proposed with the analysis of the properties. Specifically, users' data distributions are parameterized as concentration parameters and grouped using spectral clustering, with Dirichlet distribution serving as the prior. The investigation into the generalization gap and convergence rate guides the design of sub-channel assignments through the matching-based algorithm, and the power allocation is achieved by Karush-Kuhn-Tucker (KKT) conditions with the derived closed-form solution. The extensive simulation results show that the proposed cluster-based FL framework can outperform FL baselines in terms of both test accuracy and convergence rate. Moreover, jointly optimizing sub-channel and power allocation in NOMA-enhanced networks can lead to a significant improvement.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,非独立かつ同一分散(非iid)データセットに対して,非直交的多重アクセス(noma)とcfl(clustered federated learning)アプローチを統合することで,複数のデバイスが時間制限と有限個のサブチャネルによる集約に参加することによるメリットについて検討する。 データ分布における非IIDの度合いを測定する一般化ギャップの詳細な理論的解析について述べる。 続いて,非iid条件によって生じる課題に対処するための解を,特性解析を用いて提案する。 具体的には、ユーザのデータ分布は集中パラメータとしてパラメータ化され、スペクトルクラスタリングを使用してグループ化される。 一般化ギャップと収束率の研究はマッチングに基づくアルゴリズムによるサブチャネル割り当ての設計を導いており、kkt(karush-kuhn-tucker)条件と導出した閉形式解によって電力割当が達成される。 大規模シミュレーションの結果,提案するクラスタベースFLフレームワークは,テスト精度と収束率の両面でFLベースラインを上回っていることがわかった。 さらに、NOMA強化ネットワークにおけるサブチャネルの最適化と電力割り当てを併用することにより、大幅な改善が期待できる。

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