論文の概要: Energy-Efficient Channel Decoding for Wireless Federated Learning: Convergence Analysis and Adaptive Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13703v3
• Date: Wed, 4 Sep 2024 14:41:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-07 02:06:01.176624
• Title: Energy-Efficient Channel Decoding for Wireless Federated Learning: Convergence Analysis and Adaptive Design
• Title（参考訳）: 無線フェデレーション学習のためのエネルギー効率の良いチャネルデコーディング:収束解析と適応設計
• Authors: Linping Qu, Yuyi Mao, Shenghui Song, Chi-Ying Tsui,
• Abstract要約: 本稿では,移動体クライアントにおけるチャネルデコーダのエネルギー消費を削減するための,エネルギー効率のよい適応型チャネルデコーダを提案する。 我々は,通信エラーのある無線FLが,エラーのない通信の場合と同じ速度で収束できることを理論的に証明する。 実験により,提案手法は同じ学習精度を維持しつつ,既存の手法と比較してチャネル復号化エネルギー消費量を20%削減することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.885735785986164
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: One of the most critical challenges for deploying distributed learning solutions, such as federated learning (FL), in wireless networks is the limited battery capacity of mobile clients. While it is a common belief that the major energy consumption of mobile clients comes from the uplink data transmission, this paper presents a novel finding, namely channel decoding also contributes significantly to the overall energy consumption of mobile clients in FL. Motivated by this new observation, we propose an energy-efficient adaptive channel decoding scheme that leverages the intrinsic robustness of FL to model errors. In particular, the robustness is exploited to reduce the energy consumption of channel decoders at mobile clients by adaptively adjusting the number of decoding iterations. We theoretically prove that wireless FL with communication errors can converge at the same rate as the case with error-free communication provided the bit error rate (BER) is properly constrained. An adaptive channel decoding scheme is then proposed to improve the energy efficiency of wireless FL systems. Experimental results demonstrate that the proposed method maintains the same learning accuracy while reducing the channel decoding energy consumption by ~20% when compared to an existing approach.
• Abstract（参考訳）: 無線ネットワークにフェデレートラーニング(FL)のような分散学習ソリューションをデプロイする上で最も重要な課題の1つは、モバイルクライアントのバッテリ容量の制限である。 モバイルクライアントのエネルギー消費は、アップリンクデータ伝送によるものであるという見方が一般的であるが、この論文では、チャネルデコーディングが、FLにおけるモバイルクライアントのエネルギー消費全体に大きく貢献する、という新たな発見を示す。 そこで本研究では,FLの固有ロバスト性を利用したエネルギー効率適応型チャネル復号法を提案する。 特に、携帯クライアントにおけるチャネルデコーダのエネルギー消費を減らすために、復号回数を適応的に調整することでロバスト性を利用する。 我々は,通信エラーのある無線FLが,ビット誤り率(BER)が適切に制約されている場合に,誤りのない通信の場合と同じ速度で収束できることを理論的に証明する。 次に、無線FLシステムのエネルギー効率を向上させるために、適応チャネル復号方式を提案する。 実験により,提案手法は既存の手法と比較して,チャネル復号化エネルギー消費量を約20%削減しつつ,同じ学習精度を維持していることが示された。

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