論文の概要: Rethinking Federated Learning Over the Air: The Blessing of Scaling Up
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.17697v1
- Date: Mon, 25 Aug 2025 06:13:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-26 18:43:45.655759
- Title: Rethinking Federated Learning Over the Air: The Blessing of Scaling Up
- Title（参考訳）: フェデレートされた学習を空気中に再考する - スケールアップの祝福
- Authors: Jiaqi Zhu, Bikramjit Das, Yong Xie, Nikolaos Pappas, Howard H. Yang,
- Abstract要約: フェデレーション学習は、データのプライバシを保持しながら、複数のクライアント間で協調的なモデルトレーニングを促進する。
本稿では,大規模クライアントシナリオにおけるオーバー・ザ・エア・フェデレーション学習の性能分析のための理論的枠組みを開発する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.709237337748714
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Federated learning facilitates collaborative model training across multiple clients while preserving data privacy. However, its performance is often constrained by limited communication resources, particularly in systems supporting a large number of clients. To address this challenge, integrating over-the-air computations into the training process has emerged as a promising solution to alleviate communication bottlenecks. The system significantly increases the number of clients it can support in each communication round by transmitting intermediate parameters via analog signals rather than digital ones. This improvement, however, comes at the cost of channel-induced distortions, such as fading and noise, which affect the aggregated global parameters. To elucidate these effects, this paper develops a theoretical framework to analyze the performance of over-the-air federated learning in large-scale client scenarios. Our analysis reveals three key advantages of scaling up the number of participating clients: (1) Enhanced Privacy: The mutual information between a client's local gradient and the server's aggregated gradient diminishes, effectively reducing privacy leakage. (2) Mitigation of Channel Fading: The channel hardening effect eliminates the impact of small-scale fading in the noisy global gradient. (3) Improved Convergence: Reduced thermal noise and gradient estimation errors benefit the convergence rate. These findings solidify over-the-air model training as a viable approach for federated learning in networks with a large number of clients. The theoretical insights are further substantiated through extensive experimental evaluations.
- Abstract（参考訳）: フェデレーション学習は、データのプライバシを保持しながら、複数のクライアント間で協調的なモデルトレーニングを促進する。
しかし、その性能は、特に多数のクライアントをサポートするシステムにおいて、限られた通信リソースによって制約されることが多い。
この課題に対処するため、トレーニングプロセスにオーバー・ザ・エアの計算を統合することが、通信ボトルネックを軽減するための有望なソリューションとして現れました。
このシステムは、デジタル信号ではなくアナログ信号を介して中間パラメータを送信することにより、各通信ラウンドでサポートできるクライアント数を著しく増加させる。
しかし、この改善は、集約されたグローバルパラメータに影響を及ぼすフェージングやノイズなどのチャネル誘起歪みのコストが伴う。
これらの効果を解明するために,大規模クライアントシナリオにおけるオーバー・ザ・エア・フェデレーション学習の性能を解析するための理論的枠組みを開発した。
1) プライバシーの強化: クライアントのローカル勾配とサーバの集約勾配の相互情報は減少し、プライバシー漏洩を効果的に低減する。
2) チャネルフェーディングの緩和: チャネル硬化効果は, ノイズの多いグローバル勾配における小規模フェーディングの影響を除去する。
(3) 収束性の改善: 熱雑音の低減と勾配推定誤差は収束率に有益である。
これらの知見は、多数のクライアントを持つネットワークにおけるフェデレーション学習の有効なアプローチとして、オーバー・ザ・エアモデルのトレーニングを固めるものである。
理論的な洞察は、広範な実験的評価によってさらに裏付けられている。
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