論文の概要: Personalized Federated Learning for Cellular VR: Online Learning and Dynamic Caching
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.11745v1
- Date: Mon, 20 Jan 2025 21:07:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-22 14:19:34.422536
- Title: Personalized Federated Learning for Cellular VR: Online Learning and Dynamic Caching
- Title（参考訳）: セルラーVRのための個人化フェデレーションラーニング:オンラインラーニングと動的キャッシング
- Authors: Krishnendu S. Tharakan, Hayssam Dahrouj, Nour Kouzayha, Hesham ElSawy, Tareq Y. Al-Naffouri,
- Abstract要約: 本稿では,モバイルエッジコンピューティング(MEC)対応無線VRネットワークのためのFoV対応キャッシング手法を提案する。
複数のVRデバイスと基地局(BS)で構成されるVRシステムを考えると、各BSにDP-FLキャッシュアルゴリズムを実装し、VRユーザのコンテンツ配信をパーソナライズする。
提案するDP-FLアルゴリズムの性能は,現実的なVRヘッドトラッキングデータセットを用いて検証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.96359666187395
- License:
- Abstract: Delivering an immersive experience to virtual reality (VR) users through wireless connectivity offers the freedom to engage from anywhere at any time. Nevertheless, it is challenging to ensure seamless wireless connectivity that delivers real-time and high-quality videos to the VR users. This paper proposes a field of view (FoV) aware caching for mobile edge computing (MEC)-enabled wireless VR network. In particular, the FoV of each VR user is cached/prefetched at the base stations (BSs) based on the caching strategies tailored to each BS. Specifically, decentralized and personalized federated learning (DP-FL) based caching strategies with guarantees are presented. Considering VR systems composed of multiple VR devices and BSs, a DP-FL caching algorithm is implemented at each BS to personalize content delivery for VR users. The utilized DP-FL algorithm guarantees a probably approximately correct (PAC) bound on the conditional average cache hit. Further, to reduce the cost of communicating gradients, one-bit quantization of the stochastic gradient descent (OBSGD) is proposed, and a convergence guarantee of $\mathcal{O}(1/\sqrt{T})$ is obtained for the proposed algorithm, where $T$ is the number of iterations. Additionally, to better account for the wireless channel dynamics, the FoVs are grouped into multicast or unicast groups based on the number of requesting VR users. The performance of the proposed DP-FL algorithm is validated through realistic VR head-tracking dataset, and the proposed algorithm is shown to have better performance in terms of average delay and cache hit as compared to baseline algorithms.
- Abstract（参考訳）: 没入型体験を仮想現実(VR)ユーザーにワイヤレス接続することで、いつでもどこからでも参加できる自由を提供する。
それでも、リアルタイムで高品質なビデオをVRユーザーに届けるシームレスなワイヤレス接続を確保することは難しい。
本稿では,モバイルエッジコンピューティング(MEC)対応無線VRネットワークのためのFoV対応キャッシング手法を提案する。
特に、各VRユーザのFoVは、各BSに合わせて調整されたキャッシュ戦略に基づいて、ベースステーション(BS)でキャッシュ/プレフェッチされる。
具体的には、分散化されたパーソナライズド・フェデレーション・ラーニング(DP-FL)に基づくキャッシュ戦略と保証について述べる。
複数のVRデバイスとBSで構成されるVRシステムを考えると、各BSにDP-FLキャッシュアルゴリズムを実装し、VRユーザ向けのコンテンツ配信をパーソナライズする。
DP-FLアルゴリズムは、条件付き平均キャッシュヒットに縛られたほぼ正しい(PAC)ことを保証している。
さらに、通信勾配のコストを低減するために、確率勾配降下(OBSGD)の一ビット量子化を提案し、提案アルゴリズムでは、反復数である$T$に対して$\mathcal{O}(1/\sqrt{T})$の収束保証を求める。
さらに、無線チャネルのダイナミクスをよりよく説明するために、FoVは要求されるVRユーザ数に基づいて、マルチキャストまたはユニキャストグループにグループ化される。
提案したDP-FLアルゴリズムの性能は現実的なVRヘッドトラッキングデータセットを用いて検証し,提案アルゴリズムはベースラインアルゴリズムと比較して平均遅延とキャッシュヒットの点で優れた性能を示すことを示した。
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