論文の概要: A Comprehensive Survey on Joint Resource Allocation Strategies in Federated Edge Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.07881v1
- Date: Thu, 10 Oct 2024 13:02:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-10-31 14:16:01.976576
- Title: A Comprehensive Survey on Joint Resource Allocation Strategies in Federated Edge Learning
- Title（参考訳）: フェデレーションエッジ学習における共同資源配分戦略に関する総合的研究
- Authors: Jingbo Zhang, Qiong Wu, Pingyi Fan, Qiang Fan,
- Abstract要約: Federated Edge Learning (FEL)は、分散環境でのモデルトレーニングを可能にすると同時に、ユーザデータの物理的分離を利用することで、ユーザのプライバシを確保する。
IoT(Internet of Things)やSmart Earthといった複雑なアプリケーションシナリオの開発により、従来のリソース割り当てスキームは、これらの増大する計算および通信要求を効果的にサポートすることができなくなった。
本稿では,複数の資源需要が増大する中で,計算と通信の多面的課題を体系的に解決する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.806901443019008
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Federated Edge Learning (FEL), an emerging distributed Machine Learning (ML) paradigm, enables model training in a distributed environment while ensuring user privacy by using physical separation for each user data. However, with the development of complex application scenarios such as the Internet of Things (IoT) and Smart Earth, the conventional resource allocation schemes can no longer effectively support these growing computational and communication demands. Therefore, joint resource optimization may be the key solution to the scaling problem. This paper simultaneously addresses the multifaceted challenges of computation and communication, with the growing multiple resource demands. We systematically review the joint allocation strategies for different resources (computation, data, communication, and network topology) in FEL, and summarize the advantages in improving system efficiency, reducing latency, enhancing resource utilization and enhancing robustness. In addition, we present the potential ability of joint optimization to enhance privacy preservation by reducing communication requirements, indirectly. This work not only provides theoretical support for resource management in federated learning (FL) systems, but also provides ideas for potential optimal deployment in multiple real-world scenarios. By thoroughly discussing the current challenges and future research directions, it also provides some important insights into multi-resource optimization in complex application environments.
- Abstract（参考訳）: 新たな分散機械学習(ML)パラダイムであるFederated Edge Learning(FEL)は,分散環境でのモデルトレーニングを実現すると同時に,ユーザデータの物理的分離を利用してユーザのプライバシを確保する。
しかし、IoT(Internet of Things)やSmart Earthのような複雑なアプリケーションシナリオの開発によって、従来のリソース割り当てスキームは、これらの増大する計算および通信要求を効果的にサポートできなくなった。
したがって、共同資源最適化がスケーリング問題の鍵となる解決策となるかもしれない。
本稿では,複数の資源需要が増大する中で,計算と通信の多面的課題を同時に解決する。
計算,データ,通信,ネットワークトポロジといった異なるリソースに対する共同割り当て戦略をFELで体系的に検討し,システム効率の向上,レイテンシの低減,資源利用の向上,堅牢性の向上といったメリットを要約する。
また、間接的に通信要求を減らし、プライバシー保護を高めるための共同最適化の可能性を示す。
この作業は、フェデレートラーニング(FL)システムにおけるリソース管理の理論的サポートを提供するだけでなく、複数の実世界のシナリオにおいて、潜在的に最適なデプロイメントのためのアイデアを提供する。
現在の課題と今後の研究方向性を徹底的に議論することで、複雑なアプリケーション環境におけるマルチリソース最適化に関する重要な洞察を提供する。
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