論文の概要: Efficient Model Compression for Hierarchical Federated Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17522v1
- Date: Mon, 27 May 2024 12:17:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-29 23:50:44.975224
- Title: Efficient Model Compression for Hierarchical Federated Learning
- Title（参考訳）: 階層型フェデレーション学習のための効率的なモデル圧縮
- Authors: Xi Zhu, Songcan Yu, Junbo Wang, Qinglin Yang,
- Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、分散ラーニングシステム内のプライバシを保護する能力のために、大きな注目を集めている。
本稿では,クラスタ化FLとモデル圧縮の利点を統合した新しい階層型FLフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.37403547348343
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Federated learning (FL), as an emerging collaborative learning paradigm, has garnered significant attention due to its capacity to preserve privacy within distributed learning systems. In these systems, clients collaboratively train a unified neural network model using their local datasets and share model parameters rather than raw data, enhancing privacy. Predominantly, FL systems are designed for mobile and edge computing environments where training typically occurs over wireless networks. Consequently, as model sizes increase, the conventional FL frameworks increasingly consume substantial communication resources. To address this challenge and improve communication efficiency, this paper introduces a novel hierarchical FL framework that integrates the benefits of clustered FL and model compression. We present an adaptive clustering algorithm that identifies a core client and dynamically organizes clients into clusters. Furthermore, to enhance transmission efficiency, each core client implements a local aggregation with compression (LC aggregation) algorithm after collecting compressed models from other clients within the same cluster. Simulation results affirm that our proposed algorithms not only maintain comparable predictive accuracy but also significantly reduce energy consumption relative to existing FL mechanisms.
- Abstract（参考訳）: 新たなコラボレーティブラーニングパラダイムであるフェデレートラーニング(FL)は、分散ラーニングシステム内のプライバシを保護する能力のために、大きな注目を集めている。
これらのシステムでは、クライアントはローカルデータセットを使用して統一ニューラルネットワークモデルを共同でトレーニングし、生データではなくモデルパラメータを共有することにより、プライバシが向上する。
FLシステムは、無線ネットワーク上でトレーニングが行われるモバイルおよびエッジコンピューティング環境向けに設計されている。
その結果、モデルのサイズが大きくなるにつれて、従来のFLフレームワークは、かなりの通信リソースを消費する傾向にある。
この課題に対処し、通信効率を向上させるために、クラスタ化FLとモデル圧縮の利点を統合する新しい階層型FLフレームワークを提案する。
本稿では、コアクライアントを特定し、動的にクライアントをクラスタ化する適応クラスタリングアルゴリズムを提案する。
さらに、送信効率を向上させるため、各コアクライアントは、同じクラスタ内の他のクライアントから圧縮されたモデルを収集した後、圧縮(LCアグリゲーション)アルゴリズムでローカルアグリゲーションを実装する。
シミュレーションの結果,提案アルゴリズムは予測精度を同等に維持するだけでなく,既存のFL機構と比較してエネルギー消費量を大幅に削減することを確認した。
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