論文の概要: Dual-Segment Clustering Strategy for Hierarchical Federated Learning in Heterogeneous Wireless Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.09276v2
• Date: Thu, 14 Nov 2024 08:06:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-15 15:22:45.136520
• Title: Dual-Segment Clustering Strategy for Hierarchical Federated Learning in Heterogeneous Wireless Environments
• Title（参考訳）: 異種無線環境における階層型フェデレーション学習のためのデュアルセグメントクラスタリング戦略
• Authors: Pengcheng Sun, Erwu Liu, Wei Ni, Kanglei Yu, Xinyu Qu, Rui Wang, Yanlong Bi, Chuanchun Zhang, Abbas Jamalipour,
• Abstract要約: 非独立かつ同一分布(ノンID)データは、フェデレートラーニング(FL)に悪影響を及ぼす 本稿では,FLにおける通信とデータの不均一性を両立する新たなデュアルセグメンテーションクラスタリング(DSC)戦略を提案する。 収束解析と実験結果から,DSC戦略は無線FLの収束率を向上させることができることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.35256018841889
• License:
• Abstract: Non-independent and identically distributed (Non- IID) data adversely affects federated learning (FL) while heterogeneity in communication quality can undermine the reliability of model parameter transmission, potentially degrading wireless FL convergence. This paper proposes a novel dual-segment clustering (DSC) strategy that jointly addresses communication and data heterogeneity in FL. This is achieved by defining a new signal-to-noise ratio (SNR) matrix and information quantity matrix to capture the communication and data heterogeneity, respectively. The celebrated affinity propagation algorithm is leveraged to iteratively refine the clustering of clients based on the newly defined matrices effectively enhancing model aggregation in heterogeneous environments. The convergence analysis and experimental results show that the DSC strategy can improve the convergence rate of wireless FL and demonstrate superior accuracy in heterogeneous environments compared to classical clustering methods.
• Abstract（参考訳）: 非独立で同一の(非IID)データがフェデレート学習(FL)に悪影響を及ぼす一方、通信品質の不均一性はモデルのパラメータ伝達の信頼性を損なう可能性があり、無線FLの収束を低下させる可能性がある。 本稿では,FLにおける通信とデータの不均一性を両立する新たなデュアルセグメンテーションクラスタリング(DSC)戦略を提案する。 これは、新しい信号対雑音比(SNR)行列と情報量行列をそれぞれ定義し、通信とデータの不均一性をキャプチャすることで達成される。 不均一環境におけるモデルアグリゲーションを効果的に向上させるため, 評価された親和性伝播アルゴリズムを用いてクライアントのクラスタリングを反復的に洗練する。 収束解析と実験結果から、DSC戦略は無線FLの収束率を向上し、従来のクラスタリング法と比較して異種環境での精度が優れていることが示された。

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