Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Green Multi-Attribute Client Selection for Over-The-Air Federated Learning: A Grey-Wolf-Optimizer Approach

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。

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