論文の概要: A Green Multi-Attribute Client Selection for Over-The-Air Federated Learning: A Grey-Wolf-Optimizer Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.11442v1
- Date: Mon, 16 Sep 2024 20:03:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-19 22:12:27.427229
- Title: A Green Multi-Attribute Client Selection for Over-The-Air Federated Learning: A Grey-Wolf-Optimizer Approach
- Title（参考訳）: オーバー・ザ・エア・フェデレーション学習のための緑多属性クライアント選択:Grey-Wolf-Optimizerアプローチ
- Authors: Maryam Ben Driss, Essaid Sabir, Halima Elbiaze, Abdoulaye Baniré Diallo, Mohamed Sadik,
- Abstract要約: OTA(Over-the-air)FLは、デバイス間直接接続や集中型サーバを使わずにモデルアップデートを広めることによって、これらの課題に対処するために導入された。
OTA-FLは、エネルギー消費の増大とネットワーク遅延の制限を引き起こした。
本稿では,グレイオオカミ(GWO)を用いた多属性クライアント選択フレームワークを提案し,各ラウンドの参加者数を戦略的に制御する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.277822313069301
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Federated Learning (FL) has gained attention across various industries for its capability to train machine learning models without centralizing sensitive data. While this approach offers significant benefits such as privacy preservation and decreased communication overhead, it presents several challenges, including deployment complexity and interoperability issues, particularly in heterogeneous scenarios or resource-constrained environments. Over-the-air (OTA) FL was introduced to tackle these challenges by disseminating model updates without necessitating direct device-to-device connections or centralized servers. However, OTA-FL brought forth limitations associated with heightened energy consumption and network latency. In this paper, we propose a multi-attribute client selection framework employing the grey wolf optimizer (GWO) to strategically control the number of participants in each round and optimize the OTA-FL process while considering accuracy, energy, delay, reliability, and fairness constraints of participating devices. We evaluate the performance of our multi-attribute client selection approach in terms of model loss minimization, convergence time reduction, and energy efficiency. In our experimental evaluation, we assessed and compared the performance of our approach against the existing state-of-the-art methods. Our results demonstrate that the proposed GWO-based client selection outperforms these baselines across various metrics. Specifically, our approach achieves a notable reduction in model loss, accelerates convergence time, and enhances energy efficiency while maintaining high fairness and reliability indicators.
- Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、センシティブなデータを集中化せずに機械学習モデルをトレーニングする能力のために、さまざまな業界で注目を集めている。
このアプローチは、プライバシ保護や通信オーバーヘッドの低減など、重要なメリットを提供するが、特に異種シナリオやリソース制約のある環境では、デプロイメントの複雑さや相互運用性の問題など、いくつかの課題がある。
OTA(Over-the-air)FLは、デバイス間直接接続や集中型サーバを必要とせず、モデル更新を広めることによってこれらの課題に対処するために導入された。
しかし、OTA-FLはエネルギー消費の増大とネットワーク遅延の制限を生じさせた。
本稿では,各ラウンドの参加者数を戦略的に制御し,OTA-FLプロセスの精度,エネルギー,遅延,信頼性,公正性の制約を考慮したマルチ属性クライアント選択フレームワークを提案する。
モデル損失最小化,収束時間短縮,エネルギー効率の観点から,マルチ属性クライアント選択手法の性能評価を行った。
実験では,既存の最先端手法と比較して,提案手法の性能を評価・比較した。
提案したGWOベースのクライアント選択は,様々な指標において,これらのベースラインよりも優れていることを示す。
具体的には、モデル損失の顕著な低減を実現し、収束時間を加速し、高い公正性と信頼性の指標を維持しながらエネルギー効率を向上させる。
関連論文リスト
- Towards Seamless Hierarchical Federated Learning under Intermittent Client Participation: A Stagewise Decision-Making Methodology [31.571298699019255]
Hierarchical Federated Learning (HFL)は、クライアントを複数のクラスタにまとめ、中間モデルアグリゲーションにエッジノードを使用する。
HFLに関する現在の研究は主に、安定した固定されたクライアントセットを持つシナリオにおけるモデル精度、レイテンシ、エネルギー消費の向上に焦点を当てている。
本研究は, 断続的クライアント参加下でのHFLにおけるクライアント選択とクライアント間アソシエーションの最適化について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-13T13:16:10Z) - Client-Centric Federated Adaptive Optimization [78.30827455292827]
Federated Learning(FL)は、クライアントが独自のデータをプライベートに保ちながら、協調的にモデルをトレーニングする分散学習パラダイムである。
本稿では,新しいフェデレーション最適化手法のクラスであるフェデレーション中心適応最適化を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-17T04:00:50Z) - Over-the-Air Fair Federated Learning via Multi-Objective Optimization [52.295563400314094]
本稿では,公平なFLモデルを訓練するためのOTA-FFL(Over-the-air Fair Federated Learning Algorithm)を提案する。
OTA-FFLの公正性とロバストな性能に対する優位性を示す実験を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-06T21:16:51Z) - Incentive-Compatible Federated Learning with Stackelberg Game Modeling [11.863770989724959]
適応ガンマベースのStackelbergゲームに基づく新しいフェデレートラーニングフレームワークであるFLammaを紹介する。
当社のアプローチでは、サーバがリーダとして機能し、動的に崩壊要因を調整し、クライアントはフォロワーとして、その効用を最大化するローカルエポックの数を最適に選択します。
時間が経つにつれて、サーバはクライアントの影響を徐々にバランスさせ、最初は高いコントリビューションのクライアントに報酬を与え、その影響を徐々にレベルアップさせ、システムをStackelberg Equilibriumに誘導する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-05T21:04:41Z) - SCALE: Self-regulated Clustered federAted LEarning in a Homogeneous Environment [4.925906256430176]
フェデレートラーニング(FL)は、ユーザのプライバシを維持しながら、分散機械学習を実現するための変革的なアプローチとして登場した。
本稿では,エッジサーバへの依存を排除し,これらの制約を克服する新しいFL手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-25T20:42:16Z) - Federated Learning of Large Language Models with Parameter-Efficient
Prompt Tuning and Adaptive Optimization [71.87335804334616]
フェデレートラーニング(FL)は、分散データとの協調モデルトレーニングを可能にする、有望なパラダイムである。
LLM(Large Language Models)のトレーニングプロセスは一般的に重要なパラメータの更新を引き起こす。
本稿では,性能と効率を同時に向上する効率的な部分的プロンプトチューニング手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-23T16:37:59Z) - Adaptive Resource Allocation for Virtualized Base Stations in O-RAN with Online Learning [55.08287089554127]
基地局(vBS)を備えたオープンラジオアクセスネットワークシステムは、柔軟性の向上、コスト削減、ベンダーの多様性、相互運用性のメリットを提供する。
本研究では,予期せぬ「混み合う」環境下であっても,効率的なスループットとvBSエネルギー消費のバランスをとるオンライン学習アルゴリズムを提案する。
提案手法は, 課題のある環境においても, 平均最適性ギャップをゼロにすることで, サブ線形後悔を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-04T17:30:21Z) - AnycostFL: Efficient On-Demand Federated Learning over Heterogeneous
Edge Devices [20.52519915112099]
我々はAny CostFLというコスト調整可能なFLフレームワークを提案し、多様なエッジデバイスがローカル更新を効率的に実行できるようにする。
実験結果から,我々の学習フレームワークは,適切なグローバルテスト精度を実現するために,トレーニング遅延とエネルギー消費の最大1.9倍の削減が可能であることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-08T15:25:55Z) - Improving Privacy-Preserving Vertical Federated Learning by Efficient Communication with ADMM [62.62684911017472]
フェデレートラーニング(FL)により、デバイスは共有モデルを共同でトレーニングし、トレーニングデータをプライバシ目的でローカルに保つことができる。
マルチヘッド(VIM)を備えたVFLフレームワークを導入し、各クライアントの別々のコントリビューションを考慮に入れます。
VIMは最先端技術に比べて性能が著しく向上し、収束が速い。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-20T23:14:33Z) - Low-Latency Federated Learning over Wireless Channels with Differential
Privacy [142.5983499872664]
フェデレートラーニング(FL)では、モデルトレーニングはクライアントに分散し、ローカルモデルは中央サーバによって集約される。
本稿では,各クライアントの差分プライバシ(DP)要件だけでなく,全体としてのトレーニング性能に制約された無線チャネル上でのFLトレーニング遅延を最小限に抑えることを目的とする。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-20T13:51:18Z) - Accelerating Federated Learning over Reliability-Agnostic Clients in
Mobile Edge Computing Systems [15.923599062148135]
フェデレーション学習は、AIアプリケーションを促進するための、将来性のあるプライバシ保護アプローチとして登場した。
MECアーキテクチャと統合された場合、FLの効率性と効率を最適化することは依然として大きな課題である。
本稿では,MECアーキテクチャのために,HybridFLと呼ばれる多層フェデレート学習プロトコルを設計する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-28T17:35:39Z)
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。