論文の概要: MetaGreen: Meta-Learning Inspired Transformer Selection for Green Semantic Communication
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16962v1
- Date: Sat, 22 Jun 2024 00:49:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-26 19:10:10.499944
- Title: MetaGreen: Meta-Learning Inspired Transformer Selection for Green Semantic Communication
- Title（参考訳）: MetaGreen: グリーンセマンティックコミュニケーションのためのメタラーニングインスパイアされたトランスフォーマー選択
- Authors: Shubhabrata Mukherjee, Cory Beard, Sejun Song,
- Abstract要約: エネルギ・ド・セマンティック・ロスの関数はセマンティック情報損失とエネルギー消費のバランスをとる。
EOSLを用いた変圧器モデル選択はBLEUのスコアベース選択と比較して83%高い類似度/パワー比(SPR)を示す。
メタラーニングの原則に触発されて,EOSLの適用性は,多様かつ多様なコンテキストにまで拡張する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3850666668546735
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Semantic Communication can transform the way we transmit information, prioritizing meaningful and effective content over individual symbols or bits. This evolution promises significant benefits, including reduced latency, lower bandwidth usage, and higher throughput compared to traditional communication. However, the development of Semantic Communication faces a crucial challenge: the need for universal metrics to benchmark the joint effects of semantic information loss and energy consumption. This research introduces an innovative solution: the ``Energy-Optimized Semantic Loss'' (EOSL) function, a novel multi-objective loss function that effectively balances semantic information loss and energy consumption. Through comprehensive experiments on transformer models, including energy benchmarking, we demonstrate the remarkable effectiveness of EOSL-based model selection. We have established that EOSL-based transformer model selection achieves up to 83\% better similarity-to-power ratio (SPR) compared to BLEU score-based selection and 67\% better SPR compared to solely lowest power usage-based selection. Furthermore, we extend the applicability of EOSL to diverse and varying contexts, inspired by the principles of Meta-Learning. By cumulatively applying EOSL, we enable the model selection system to adapt to this change, leveraging historical EOSL values to guide the learning process. This work lays the foundation for energy-efficient model selection and the development of green semantic communication.
- Abstract（参考訳）: セマンティックコミュニケーションは、情報伝達の方法を変え、個々のシンボルやビットに対して有意義で効果的なコンテンツを優先することができる。
この進化は、レイテンシの削減、帯域使用量の削減、従来の通信に比べてスループットの向上など、大きなメリットをもたらす。
しかし、セマンティックコミュニケーションの発展は、意味情報損失とエネルギー消費の合同効果をベンチマークするための普遍的な指標の必要性という、重要な課題に直面している。
本研究では,「エネルギー最適化セマンティックロス」関数(EOSL)を導入し,セマンティック情報損失とエネルギー消費を効果的にバランスさせる新しい多目的ロス関数を提案する。
エネルギーベンチマークを含む変圧器モデルに関する総合的な実験を通じて、EOSLモデル選択の顕著な効果を実証する。
EOSLベースのトランスフォーマーモデル選択はBLEUのスコアベース選択と比較して最大で83%の類似度/パワー比(SPR)と67倍のSPRを達成できることを確認した。
さらに,EOSLの適用性は,メタラーニングの原則に触発されて,多様で多様なコンテキストに拡張する。
EOSLを累積的に適用することにより、モデル選択システムがこの変化に適応できるようにし、歴史的EOSL値を利用して学習プロセスをガイドする。
この研究は、エネルギー効率の良いモデル選択とグリーンセマンティックコミュニケーションの発展の基礎を築いた。
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