論文の概要: Federated Contrastive Learning for Personalized Semantic Communication

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09182v1
• Date: Thu, 13 Jun 2024 14:45:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-14 17:14:49.402109
• Title: Federated Contrastive Learning for Personalized Semantic Communication
• Title（参考訳）: パーソナライズされたセマンティックコミュニケーションのためのフェデレーションコントラスト学習
• Authors: Yining Wang, Wanli Ni, Wenqiang Yi, Xiaodong Xu, Ping Zhang, Arumugam Nallanathan,
• Abstract要約: 我々は,パーソナライズされたセマンティックコミュニケーションを支援することを目的とした,協調型コントラスト学習フレームワークを設計する。 FedCLは、複数のクライアントにわたるローカルセマンティックエンコーダと、基地局が所有するグローバルセマンティックデコーダの協調トレーニングを可能にする。 分散クライアント間の異種データセットから生じるセマンティック不均衡問題に対処するために,コントラスト学習を用いてセマンティックセントロイドジェネレータを訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.46383524190467
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this letter, we design a federated contrastive learning (FedCL) framework aimed at supporting personalized semantic communication. Our FedCL enables collaborative training of local semantic encoders across multiple clients and a global semantic decoder owned by the base station. This framework supports heterogeneous semantic encoders since it does not require client-side model aggregation. Furthermore, to tackle the semantic imbalance issue arising from heterogeneous datasets across distributed clients, we employ contrastive learning to train a semantic centroid generator (SCG). This generator obtains representative global semantic centroids that exhibit intra-semantic compactness and inter-semantic separability. Consequently, it provides superior supervision for learning discriminative local semantic features. Additionally, we conduct theoretical analysis to quantify the convergence performance of FedCL. Simulation results verify the superiority of the proposed FedCL framework compared to other distributed learning benchmarks in terms of task performance and robustness under different numbers of clients and channel conditions, especially in low signal-to-noise ratio and highly heterogeneous data scenarios.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、パーソナライズされたセマンティックコミュニケーションを支援することを目的としたFedCL(Federated contrastive Learning)フレームワークを設計する。 我々のFedCLは、複数のクライアントにまたがるローカルセマンティックエンコーダと、基地局が所有するグローバルセマンティックデコーダの協調トレーニングを可能にする。 このフレームワークはクライアント側モデルアグリゲーションを必要としないため、異種セマンティックエンコーダをサポートしている。 さらに、分散クライアント間の異種データセットから生じる意味的不均衡問題に対処するために、コントラスト学習を用いてセマンティック・セントロイド・ジェネレータ(SCG)を訓練する。 セマンティック内コンパクト性とセマンティック間セパビリティを示す代表的グローバルセマンティックセントロイドを得る。 これにより、識別的局所的な意味的特徴を学習するための優れた監督を提供する。 さらに,FedCLの収束性能を定量化するために理論的解析を行う。 シミュレーションの結果,他の分散学習ベンチマークと比較して,クライアント数やチャネル条件の違いによるタスク性能やロバスト性,特に低信号対雑音比やヘテロジニアスなデータシナリオに比較して,FedCLフレームワークの優位性を検証した。

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