論文の概要: On-Demand Model and Client Deployment in Federated Learning with Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07175v1
• Date: Sun, 12 May 2024 06:08:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-14 17:57:54.781677
• Title: On-Demand Model and Client Deployment in Federated Learning with Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 深層強化学習によるフェデレーション学習におけるオンデマンドモデルとクライアント展開
• Authors: Mario Chahoud, Hani Sami, Azzam Mourad, Hadi Otrok, Jamal Bentahar, Mohsen Guizani,
• Abstract要約: 我々は、Docker Containers on-the-flyを使って新しいクライアントをデプロイするオンデマンドソリューションを提案する。 私たちのオンデマンドソリューションは、Deep Reinforcement Learning(DRL)を使用して、クライアントの可用性と選択を目標としています。 モデルデプロイメントとクライアント選択を処理するために、自律的なエンドツーエンドソリューションを採用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.008461269621044
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In Federated Learning (FL), the limited accessibility of data from diverse locations and user types poses a significant challenge due to restricted user participation. Expanding client access and diversifying data enhance models by incorporating diverse perspectives, thereby enhancing adaptability. However, challenges arise in dynamic and mobile environments where certain devices may become inaccessible as FL clients, impacting data availability and client selection methods. To address this, we propose an On-Demand solution, deploying new clients using Docker Containers on-the-fly. Our On-Demand solution, employing Deep Reinforcement Learning (DRL), targets client availability and selection, while considering data shifts, and container deployment complexities. It employs an autonomous end-to-end solution for handling model deployment and client selection. The DRL strategy uses a Markov Decision Process (MDP) framework, with a Master Learner and a Joiner Learner. The designed cost functions represent the complexity of the dynamic client deployment and selection. Simulated tests show that our architecture can easily adjust to changes in the environment and respond to On-Demand requests. This underscores its ability to improve client availability, capability, accuracy, and learning efficiency, surpassing heuristic and tabular reinforcement learning solutions.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)では、多様な場所やユーザタイプからのデータへのアクセスが制限されているため、ユーザの参加が制限されているため、大きな課題となる。 クライアントアクセスの拡大とデータの多様化により、さまざまな視点を取り入れてモデルを強化し、適応性を向上させる。 しかし、あるデバイスがFLクライアントとしてアクセス不能になり、データの可用性やクライアントの選択方法に影響を及ぼすような動的およびモバイル環境では、課題が生じる。 これを解決するために、Docker Containersをオンザフライで使用する新しいクライアントをデプロイするOn-Demandソリューションを提案します。 当社のオンデマンドソリューションは、Deep Reinforcement Learning(DRL)を採用して、データシフトやコンテナデプロイメントの複雑さを考慮して、クライアントの可用性と選択を目標としています。 モデルデプロイメントとクライアント選択を処理するために、自律的なエンドツーエンドソリューションを採用している。 DRL戦略はMarkov Decision Process(MDP)フレームワークを使用し、Master LearnerとJoiner Learnerを使用する。 設計されたコスト関数は、動的クライアントの配置と選択の複雑さを表している。 シミュレーションテストは、アーキテクチャが環境の変化に容易に対応し、オン・デマンド・リクエストに応答できることを示しています。 これにより、クライアントの可用性、能力、正確性、学習効率を向上し、ヒューリスティックで表型的な強化学習ソリューションを超えることができる。

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