論文の概要: UAV-assisted Unbiased Hierarchical Federated Learning: Performance and Convergence Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07739v1
• Date: Fri, 5 Jul 2024 06:23:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-11 16:12:31.343297
• Title: UAV-assisted Unbiased Hierarchical Federated Learning: Performance and Convergence Analysis
• Title（参考訳）: UAV支援型階層型学習:性能と収束分析
• Authors: Ruslan Zhagypar, Nour Kouzayha, Hesham ElSawy, Hayssam Dahrouj, Tareq Y. Al-Naffouri,
• Abstract要約: HFL(Hierarchical Federated Learning)は、エッジデバイス間で学習を分散し、グローバルインテリジェンスに到達するための重要なパラダイムである。 HFLでは、各エッジデバイスが各データを使用してローカルモデルをトレーニングし、更新されたモデルパラメータをエッジサーバに送信し、ローカルアグリゲーションを行う。 本稿では無人航空機(UAV)支援無線ネットワークのための非バイアスHFLアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.963596661873954
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The development of the sixth generation (6G) of wireless networks is bound to streamline the transition of computation and learning towards the edge of the network. Hierarchical federated learning (HFL) becomes, therefore, a key paradigm to distribute learning across edge devices to reach global intelligence. In HFL, each edge device trains a local model using its respective data and transmits the updated model parameters to an edge server for local aggregation. The edge server, then, transmits the locally aggregated parameters to a central server for global model aggregation. The unreliability of communication channels at the edge and backhaul links, however, remains a bottleneck in assessing the true benefit of HFL-empowered systems. To this end, this paper proposes an unbiased HFL algorithm for unmanned aerial vehicle (UAV)-assisted wireless networks that counteracts the impact of unreliable channels by adjusting the update weights during local and global aggregations at UAVs and terrestrial base stations (BS), respectively. To best characterize the unreliability of the channels involved in HFL, we adopt tools from stochastic geometry to determine the success probabilities of the local and global model parameter transmissions. Accounting for such metrics in the proposed HFL algorithm aims at removing the bias towards devices with better channel conditions in the context of the considered UAV-assisted network.. The paper further examines the theoretical convergence guarantee of the proposed unbiased UAV-assisted HFL algorithm under adverse channel conditions. One of the developed approach's additional benefits is that it allows for optimizing and designing the system parameters, e.g., the number of UAVs and their corresponding heights. The paper results particularly highlight the effectiveness of the proposed unbiased HFL scheme as compared to conventional FL and HFL algorithms.
• Abstract（参考訳）: 無線ネットワークの第6世代(6G)の開発は、計算の遷移とネットワークのエッジへの学習の合理化に縛られている。 したがって、階層的連合学習(HFL)は、エッジデバイス間で学習を分散させ、グローバルインテリジェンスに到達するための重要なパラダイムとなる。 HFLでは、各エッジデバイスが各データを使用してローカルモデルをトレーニングし、更新されたモデルパラメータをエッジサーバに送信し、ローカルアグリゲーションを行う。 エッジサーバは、局所的に集約されたパラメータを中央サーバに送信し、グローバルモデルアグリゲーションを行う。 しかし、エッジおよびバックホールリンクにおける通信チャネルの信頼性の欠如は、HFL搭載システムの真のメリットを評価する上でのボトルネックとなっている。 そこで本稿では,無人航空機(UAV)による無線ネットワークに対する非バイアスHFLアルゴリズムを提案する。 HFLに関わるチャネルの信頼性を最大限に評価するために,局所的および大域的モデルパラメータ伝達の成功確率を決定するために,確率幾何学のツールを採用する。 提案したHFLアルゴリズムは,UAV支援ネットワークのコンテキストにおいて,より良いチャネル条件を持つデバイスに対するバイアスを除去することを目的としている。 と。 さらに, 提案した無人UAV支援HFLアルゴリズムの逆チャネル条件下での理論収束性保証について検討した。 開発されたアプローチのさらなる利点の1つは、システムのパラメータ、例えば、UAVの数とそれに対応する高さを最適化し、設計することができることである。 提案手法の有効性を従来の FL と HFL のアルゴリズムと比較して明らかにした。

関連論文リスト

• Over-the-Air Federated Learning and Optimization [52.5188988624998]
  エッジ・ザ・エア計算(AirComp)によるフェデレーション学習(FL)に焦点を当てる。 本稿では,AirComp ベースの FedAvg (AirFedAvg) アルゴリズムの凸および非凸条件下での収束について述べる。 エッジデバイス(モデル、勾配、モデル差など)で送信できるローカルアップデートの種類によって、AirFedAvgで送信するとアグリゲーションエラーが発生する可能性がある。 さらに、より実用的な信号処理方式を検討し、通信効率を改善し、これらの信号処理方式によって引き起こされるモデル集約誤差の異なる形式に収束解析を拡張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-16T05:49:28Z)
• Adaptive Federated Pruning in Hierarchical Wireless Networks [69.6417645730093]
  Federated Learning(FL)は、サーバがプライベートデータセットにアクセスすることなく、複数のデバイスによって更新されたモデルを集約する、プライバシ保護の分散学習フレームワークである。 本稿では,無線ネットワークにおけるHFLのモデルプルーニングを導入し,ニューラルネットワークの規模を小さくする。 提案するHFLは,モデルプルーニングを伴わないHFLと比較して学習精度が良く,通信コストが約50%削減できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-15T22:04:49Z)
• Vertical Federated Learning over Cloud-RAN: Convergence Analysis and System Optimization [82.12796238714589]
  高速かつ正確なモデルアグリゲーションを実現するために,クラウド無線アクセスネットワーク(Cloud-RAN)ベースの垂直FLシステムを提案する。 アップリンクとダウンリンクの両方の伝送を考慮した垂直FLアルゴリズムの収束挙動を特徴付ける。 我々は,連続凸近似と代替凸探索に基づくシステム最適化アルゴリズムを開発した,連系トランシーバとフロントホール量子化設計によるシステム最適化フレームワークを構築した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-04T09:26:03Z)
• FLCC: Efficient Distributed Federated Learning on IoMT over CSMA/CA [0.0]
  フェデレートラーニング(FL)は、プライバシー保護のための有望なアプローチとして登場した。 本稿では,アドホックネットワーク上で遠隔医療システムを改善するアプリケーションにおけるFLの性能について検討する。 ネットワーク性能を評価するための指標として,1) 干渉を最小限に抑えながら伝送を成功させる確率,2) 精度と損失の点で分散FLモデルの性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-29T16:36:42Z)
• Delay-Aware Hierarchical Federated Learning [7.292078085289465]
  本稿では,分散機械学習(ML)モデルの学習効率を向上させるために,遅延認識型階層型学習(DFL)を提案する。 グローバル同期の間、クラウドサーバは、凸制御アルゴリズムを使用して、ローカルモデルを時代遅れのグローバルモデルと統合する。 数値評価により、DFLの高速グローバルモデル、収束資源の削減、通信遅延に対する評価において優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-22T09:23:29Z)
• Characterization of the Global Bias Problem in Aerial Federated Learning [30.555678487200456]
  無人航空機(UAV)の移動性は、ネットワークエッジで柔軟でカスタマイズされた連邦学習(FL)を可能にする。 UAVにおけるグローバルモデルの分布とFL学習ラウンドにおけるローカル更新の集約は、無線チャネルの信頼性によって制御される。 本稿では,大規模UAVネットワークにおける航空FLのグローバルバイアス問題を特徴づける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-29T16:19:36Z)
• Over-the-Air Federated Learning with Joint Adaptive Computation and Power Control [30.7130850260223]
  本稿では,オーバー・ザ・エア・コンピューティング・ラーニング(OTA-FL)について考察する。 OTA-FLは、無線媒体の重ね合わせ特性を利用して、空気上のアグリゲーションを無料で行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-12T03:28:03Z)
• Over-the-Air Federated Learning from Heterogeneous Data [107.05618009955094]
  フェデレートラーニング(Federated Learning、FL)は、集中型モデルの分散ラーニングのためのフレームワークである。 我々は,共通局所勾配勾配勾配(SGD)FLアルゴリズムを強化するコンバージェント OTA FL (COTAF) アルゴリズムを開発した。 我々は,COTAFにより誘導されるプリコーディングが,OTA FLを用いて訓練されたモデルの収束率と精度を顕著に向上させることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-27T08:28:25Z)
• Federated Learning With Quantized Global Model Updates [84.55126371346452]
  モバイル端末がローカルデータセットを使用してグローバルモデルをトレーニングできるフェデレーション学習について検討する。 本稿では,大域的モデルと局所的モデル更新の両方を,送信前に量子化する損失FL(LFL)アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-18T16:55:20Z)
• Federated Learning in the Sky: Joint Power Allocation and Scheduling with UAV Swarms [98.78553146823829]
  無人航空機(UAV)は様々なタスクを実行するために機械学習(ML)を利用する必要がある。 本稿では,UAVスワム内に分散学習(FL)アルゴリズムを実装するための新しいフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-19T14:04:01Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。