論文の概要: Federated Split Learning with Model Pruning and Gradient Quantization in Wireless Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.06414v1
• Date: Mon, 09 Dec 2024 11:43:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:52:23.414144
• Title: Federated Split Learning with Model Pruning and Gradient Quantization in Wireless Networks
• Title（参考訳）: 無線ネットワークにおけるモデルプランニングとグラディエント量子化によるフェデレートスプリット学習
• Authors: Junhe Zhang, Wanli Ni, Dongyu Wang,
• Abstract要約: Federated split learning (FedSL)は、モデル分割によるエッジデバイスとサーバ間の協調トレーニングを実装している。 本稿では,リソース制約のあるエッジデバイスのトレーニング負担を軽減する軽量なFedSL方式を提案する。 提案手法の収束性能を定量化するために理論的解析を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.439160287320074
• License:
• Abstract: As a paradigm of distributed machine learning, federated learning typically requires all edge devices to train a complete model locally. However, with the increasing scale of artificial intelligence models, the limited resources on edge devices often become a bottleneck for efficient fine-tuning. To address this challenge, federated split learning (FedSL) implements collaborative training across the edge devices and the server through model splitting. In this paper, we propose a lightweight FedSL scheme, that further alleviates the training burden on resource-constrained edge devices by pruning the client-side model dynamicly and using quantized gradient updates to reduce computation overhead. Additionally, we apply random dropout to the activation values at the split layer to reduce communication overhead. We conduct theoretical analysis to quantify the convergence performance of the proposed scheme. Finally, simulation results verify the effectiveness and advantages of the proposed lightweight FedSL in wireless network environments.
• Abstract（参考訳）: 分散機械学習のパラダイムとして、フェデレートされた学習では、すべてのエッジデバイスがローカルで完全なモデルをトレーニングする必要がある。 しかし、人工知能モデルの規模が大きくなるにつれ、エッジデバイス上の限られたリソースは、しばしば効率的な微調整のボトルネックとなる。 この課題に対処するため、フェデレーション・スプリット・ラーニング(FedSL)は、モデル分割によるエッジデバイスとサーバ間の協調トレーニングを実装している。 本稿では,クライアント側モデルを動的にプルーニングし,量子化勾配更新を用いて計算オーバーヘッドを低減することにより,リソース制約エッジデバイスのトレーニング負担を軽減する軽量なFedSL方式を提案する。 さらに,通信オーバヘッドを低減するために,分割層におけるアクティベーション値にランダムなドロップアウトを適用した。 提案手法の収束性能を定量化するために理論的解析を行う。 最後に,無線ネットワーク環境における軽量FedSLの有効性とメリットをシミュレーションにより検証した。

関連論文リスト

• Stragglers-Aware Low-Latency Synchronous Federated Learning via Layer-Wise Model Updates [71.81037644563217]
  同期フェデレーションラーニング(FL)は、協調エッジラーニングの一般的なパラダイムである。 一部のデバイスは計算資源が限られており、様々な可用性があるため、FLレイテンシはストラグラーに非常に敏感である。 本稿では,NNの最適化手法をバックプロパゲーションにより活用し,グローバルモデルを階層的に更新するストラグラー対応層対応学習(SALF)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-27T09:14:36Z)
• Adaptive Model Pruning and Personalization for Federated Learning over Wireless Networks [72.59891661768177]
  フェデレーション学習(FL)は、データプライバシを保護しながら、エッジデバイス間での分散学習を可能にする。 これらの課題を克服するために、部分的なモデルプルーニングとパーソナライズを備えたFLフレームワークを検討する。 このフレームワークは、学習モデルを、データ表現を学ぶためにすべてのデバイスと共有されるモデルプルーニングと、特定のデバイスのために微調整されるパーソナライズされた部分とで、グローバルな部分に分割する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-04T21:10:45Z)
• 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)
• Efficient Parallel Split Learning over Resource-constrained Wireless Edge Networks [44.37047471448793]
  本稿では,エッジコンピューティングパラダイムと並列分割学習(PSL)の統合を提唱する。 そこで本研究では,モデル学習を高速化するために,効率的な並列分割学習(EPSL)という革新的なPSLフレームワークを提案する。 提案するEPSLフレームワークは,目標精度を達成するために必要なトレーニング遅延を著しく低減することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-26T16:09:48Z)
• Time-sensitive Learning for Heterogeneous Federated Edge Intelligence [52.83633954857744]
  フェデレーションエッジインテリジェンス(FEI)システムにおけるリアルタイム機械学習について検討する。 FEIシステムは異種通信と計算資源分布を示す。 本稿では,共有MLモデルの協調学習における全体の実行時間を最小化するために,時間依存型フェデレーションラーニング(TS-FL)フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-26T08:13:22Z)
• Stochastic Coded Federated Learning: Theoretical Analysis and Incentive Mechanism Design [18.675244280002428]
  我々は、コード化されたコンピューティング技術を活用する新しいFLフレームワーク、コード付きフェデレーションラーニング(SCFL)を提案する。 SCFLでは、各エッジデバイスがプライバシを保存するコード化されたデータセットをサーバにアップロードする。 SCFLは、与えられた時間内でより良いモデルを学び、ベースライン方式よりも優れたプライバシーとパフォーマンスのトレードオフを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-08T09:58:36Z)
• Predictive GAN-powered Multi-Objective Optimization for Hybrid Federated Split Learning [56.125720497163684]
  無線ネットワークにおけるハイブリッド・フェデレーション・スプリット・ラーニング・フレームワークを提案する。 ラベル共有のないモデル分割のための並列計算方式を設計し,提案方式が収束速度に与える影響を理論的に解析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-02T10:29:56Z)
• Resource-Efficient and Delay-Aware Federated Learning Design under Edge Heterogeneity [10.702853653891902]
  フェデレーテッド・ラーニング(FL)は、ワイヤレスエッジデバイスに機械学習を分散するための一般的な方法論として登場した。 本研究では,FLにおけるモデル性能と資源利用のトレードオフを最適化することを検討する。 提案したStoFedDelAvは、FL計算ステップに局所言語モデルコンバインダーを組み込む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-27T22:30:15Z)
• Federated Dropout -- A Simple Approach for Enabling Federated Learning on Resource Constrained Devices [40.69663094185572]
  フェデレートラーニング(FL)は、分散モバイルデータを使用したAIモデルを無線ネットワークでトレーニングするための一般的なフレームワークである。 実用FLに直面する大きな課題の1つは、リソース制約されたデバイスが、ディープニューラルネットワークモデルを更新する計算集約的なタスクに苦しむことである。 この課題に対処するために,ランダムモデルプルーニングのための古典的なドロップアウト方式に基づいて,フェデレートされたドロップアウト(FedDrop)方式を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-30T16:52:13Z)
• Fast-Convergent Federated Learning [82.32029953209542]
  フェデレーション学習は、モバイルデバイスの現代的なネットワークを介して機械学習タスクを分散するための、有望なソリューションである。 本稿では,FOLBと呼ばれる高速収束型フェデレーション学習アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-26T14:37:51Z)

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。