論文の概要: Update Estimation and Scheduling for Over-the-Air Federated Learning with Energy Harvesting Devices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18298v1
• Date: Thu, 30 Jan 2025 12:18:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-31 15:13:54.606020
• Title: Update Estimation and Scheduling for Over-the-Air Federated Learning with Energy Harvesting Devices
• Title（参考訳）: 省エネデバイスを用いたオーバーエアフェデレーション学習の更新予測とスケジューリング
• Authors: Furkan Bagci, Busra Tegin, Mohammad Kazemi, Tolga M. Duman,
• Abstract要約: 無線フェーディング多重アクセスチャネル(MAC)上での不均一なデータ分布を持つエネルギー収穫装置のオーバー・ザ・エア(OTA)フェデレーション学習について検討する。 具体的には,1) 既知のデータ分布のエントロピーに基づくスケジューリングと,2) パラメータサーバにおける未知データ分布のスケジューリングのための最小二乗型ユーザ表現推定の2つの手法を開発する。 数値的および解析的な結果から,冗長性を低減し,省エネルギー化により学習性能が向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.614421769604753
• License:
• Abstract: We study over-the-air (OTA) federated learning (FL) for energy harvesting devices with heterogeneous data distribution over wireless fading multiple access channel (MAC). To address the impact of low energy arrivals and data heterogeneity on global learning, we propose user scheduling strategies. Specifically, we develop two approaches: 1) entropy-based scheduling for known data distributions and 2) least-squares-based user representation estimation for scheduling with unknown data distributions at the parameter server. Both methods aim to select diverse users, mitigating bias and enhancing convergence. Numerical and analytical results demonstrate improved learning performance by reducing redundancy and conserving energy.
• Abstract（参考訳）: 我々は,無線フェージング多重アクセスチャネル(MAC)上での不均一なデータ分布を持つエネルギー収穫装置のためのオーバー・ザ・エア(OTA)フェデレーション学習(FL)について検討した。 グローバルラーニングにおける低エネルギー到着とデータ不均一性の影響に対処するため,ユーザスケジューリング戦略を提案する。 具体的には2つのアプローチを開発します。 1【既知データ分布のエントロピーに基づくスケジューリング】 2)パラメータサーバにおける未知のデータ分散を伴うスケジューリングのための最小二乗ベースのユーザ表現推定。 どちらの方法も、多様なユーザを選別し、バイアスを緩和し、収束を高めることを目的としている。 数値的および解析的な結果から,冗長性を低減し,省エネルギー化により学習性能が向上した。

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