論文の概要: Optimizing Value of Learning in Task-Oriented Federated Meta-Learning Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03448v1
• Date: Tue, 07 Jan 2025 00:30:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-08 15:47:06.254586
• Title: Optimizing Value of Learning in Task-Oriented Federated Meta-Learning Systems
• Title（参考訳）: タスク指向型メタラーニングシステムにおける学習価値の最適化
• Authors: Bibo Wu, Fang Fang, Xianbin Wang,
• Abstract要約: デバイス間の個別のトレーニングニーズを評価するために、新しいメトリック、学習のメトリック値(VoL)が導入された。 タスクレベルの重み(TLW)は、FMLトレーニングのタスクレベルの考慮と公平性に基づいて定義される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.332182237773818
• License:
• Abstract: Federated Learning (FL) has gained significant attention in recent years due to its distributed nature and privacy preserving benefits. However, a key limitation of conventional FL is that it learns and distributes a common global model to all participants, which fails to provide customized solutions for diverse task requirements. Federated meta-learning (FML) offers a promising solution to this issue by enabling devices to finetune local models after receiving a shared meta-model from the server. In this paper, we propose a task-oriented FML framework over non-orthogonal multiple access (NOMA) networks. A novel metric, termed value of learning (VoL), is introduced to assess the individual training needs across devices. Moreover, a task-level weight (TLW) metric is defined based on task requirements and fairness considerations, guiding the prioritization of edge devices during FML training. The formulated problem, to maximize the sum of TLW-based VoL across devices, forms a non-convex mixed-integer non-linear programming (MINLP) challenge, addressed here using a parameterized deep Q-network (PDQN) algorithm to handle both discrete and continuous variables. Simulation results demonstrate that our approach significantly outperforms baseline schemes, underscoring the advantages of the proposed framework.
• Abstract（参考訳）: フェデレーテッド・ラーニング(FL)は、分散した性質とプライバシ保護の利点により、近年大きな注目を集めている。 しかし、従来のFLの重要な制限は、共通グローバルモデルをすべての参加者に学び、配布することであり、多様なタスク要求に対してカスタマイズされたソリューションを提供できないことである。 フェデレーションメタラーニング(FML)は、サーバから共有メタモデルを受け取り、デバイスがローカルモデルを微調整できるようにすることによって、この問題に対する有望な解決策を提供する。 本稿では,非直交多重アクセス(NOMA)ネットワーク上でのタスク指向FMLフレームワークを提案する。 デバイス間の個別のトレーニングニーズを評価するために、新しいメトリクスである学習の値(VoL)が導入された。 さらに、タスクレベルウェイト(TLW)メトリックは、FMLトレーニング中のエッジデバイスの優先順位付けを導くために、タスク要件と公平性の考慮に基づいて定義される。 この定式化問題は、デバイス間のTLWベースのVoLの和を最大化するために、離散変数と連続変数の両方を扱うパラメータ化ディープQネットワーク(PDQN)アルゴリズムを用いて、非凸混合整数非線形プログラミング(MINLP)チャレンジを形成する。 シミュレーションの結果,提案手法はベースライン方式を著しく上回り,提案手法の利点を実証した。

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