論文の概要: Noise Resilient Over-The-Air Federated Learning In Heterogeneous Wireless Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19549v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 11:04:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:53:40.593476
• Title: Noise Resilient Over-The-Air Federated Learning In Heterogeneous Wireless Networks
• Title（参考訳）: 不均一無線ネットワークにおける空気の耐雑音性
• Authors: Zubair Shaban, Nazreen Shah, Ranjitha Prasad,
• Abstract要約: 6G無線ネットワークでは、人工知能(AI)駆動のアプリケーションはフェデレートラーニング(FL)の採用を要求する。 従来のOTA-FL技術は、サーバにおけるAWGN(Additive White Gaussian Noise)と、エッジデバイスにおけるデータおよびシステム不均一性の両面から影響を受けている。 我々は,これらの課題に共同で取り組むために,新しいノイズ耐性オーバーザエアフェデレートラーニング(NoROTA-FL)フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2530496464901106
• License:
• Abstract: In 6G wireless networks, Artificial Intelligence (AI)-driven applications demand the adoption of Federated Learning (FL) to enable efficient and privacy-preserving model training across distributed devices. Over-The-Air Federated Learning (OTA-FL) exploits the superposition property of multiple access channels, allowing edge users in 6G networks to efficiently share spectral resources and perform low-latency global model aggregation. However, these advantages come with challenges, as traditional OTA-FL techniques suffer due to the joint effects of Additive White Gaussian Noise (AWGN) at the server, fading, and both data and system heterogeneity at the participating edge devices. In this work, we propose the novel Noise Resilient Over-the-Air Federated Learning (NoROTA-FL) framework to jointly tackle these challenges in federated wireless networks. In NoROTA-FL, the local optimization problems find controlled inexact solutions, which manifests as an additional proximal constraint at the clients. This approach provides robustness against straggler-induced partial work, heterogeneity, noise, and fading. From a theoretical perspective, we leverage the zeroth- and first-order inexactness and establish convergence guarantees for non-convex optimization problems in the presence of heterogeneous data and varying system capabilities. Experimentally, we validate NoROTA-FL on real-world datasets, including FEMNIST, CIFAR10, and CIFAR100, demonstrating its robustness in noisy and heterogeneous environments. Compared to state-of-the-art baselines such as COTAF and FedProx, NoROTA-FL achieves significantly more stable convergence and higher accuracy, particularly in the presence of stragglers.
• Abstract（参考訳）: 6G無線ネットワークでは、人工知能(AI)駆動のアプリケーションがフェデレートラーニング(FL)を採用し、分散デバイス間の効率的なプライバシ保護モデルトレーニングを実現する。 OTA-FL(Over-The Air Federated Learning)は、複数のアクセスチャネルの重ね合わせ特性を利用して、6Gネットワークのエッジユーザがスペクトルリソースを効率的に共有し、低レイテンシのグローバルモデルアグリゲーションを実行する。 しかし、これらの利点は、従来のOTA-FL技術がサーバにおける付加的なホワイトガウシアンノイズ(AWGN)と、エッジデバイスにおけるデータおよびシステム不均一性の両方の影響で悩まされているため、課題を生んでいる。 本研究では,無線ネットワークにおけるこれらの課題に共同で取り組むための,新しいノイズレジリエント・オーバー・ザ・エア・フェデレート・ラーニング(NoROTA-FL)フレームワークを提案する。 NoROTA-FLでは、局所最適化問題は制御不能な解を見つけ出し、これはクライアントの近位制約として現れる。 このアプローチは、ストラグラーによる部分的な作業、不均一性、ノイズ、およびフェードに対する堅牢性を提供する。 理論的な観点からは、ゼロ階と1階の不完全性を活用し、不均一なデータと様々なシステム機能の存在下での非凸最適化問題に対する収束保証を確立する。 実験により,FEMNIST,CIFAR10,CIFAR100を含む実世界のデータセット上でのNOROTA-FLの有効性を実証した。 COTAFやFedProxのような最先端のベースラインと比較して、NoROTA-FLは、特にストラグラーの存在下で、はるかに安定な収束と高い精度を達成する。

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