論文の概要: ASFL: An Adaptive Model Splitting and Resource Allocation Framework for Split Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.04437v1
• Date: Thu, 19 Feb 2026 05:46:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-09 01:20:08.214303
• Title: ASFL: An Adaptive Model Splitting and Resource Allocation Framework for Split Federated Learning
• Title（参考訳）: ASFL(Adaptive Model Splitting and Resource Allocation Framework for Splitated Learning)
• Authors: Chuiyang Meng, Ming Tang, Vincent W. S. Wong,
• Abstract要約: 本稿では,無線ネットワーク上でのASFL(Adaptive split Federated Learning)フレームワークを提案する。 ASFLは中央サーバの計算資源を利用してモデルをトレーニングし、適応的なモデルの分割を可能にする。 提案するASFLフレームワークは, より高速に収束し, 総遅延およびエネルギー消費を最大75%, 80%削減することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.973768722251393
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Federated learning (FL) enables multiple clients to collaboratively train a machine learning model without sharing their raw data. However, the limited computation resources of the clients may result in a high delay and energy consumption on training. In this paper, we propose an adaptive split federated learning (ASFL) framework over wireless networks. ASFL exploits the computation resources of the central server to train part of the model and enables adaptive model splitting as well as resource allocation during training. To optimize the learning performance (i.e., convergence rate) and efficiency (i.e., delay and energy consumption) of ASFL, we theoretically analyze the convergence rate and formulate a joint learning performance and resource allocation optimization problem. Solving this problem is challenging due to the long-term delay and energy consumption constraints as well as the coupling of the model splitting and resource allocation decisions. We propose an online optimization enhanced block coordinate descent (OOE-BCD) algorithm to solve the problem iteratively. Experimental results show that when compared with five baseline schemes, our proposed ASFL framework converges faster and reduces the total delay and energy consumption by up to 75% and 80%, respectively.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、複数のクライアントが生データを共有せずに、機械学習モデルを協調的にトレーニングすることを可能にする。 しかし、クライアントの限られた計算資源は、訓練に高い遅延とエネルギー消費をもたらす可能性がある。 本稿では,無線ネットワーク上でのASFL(Adaptive split Federated Learning)フレームワークを提案する。 ASFLは、中央サーバの計算資源を利用してモデルの一部をトレーニングし、適応的なモデルの分割とトレーニング中のリソース割り当てを可能にします。 本稿では,ASFLの学習性能(収束率)と効率(遅延とエネルギー消費)を最適化するために,収束率を理論的に解析し,共同学習性能と資源配分最適化問題を定式化する。 この問題の解決は、長期の遅延とエネルギー消費の制約、およびモデルの分割と資源配分の決定の結合によって困難である。 そこで我々は,オンライン最適化改良ブロック座標降下法 (OOE-BCD) アルゴリズムを提案し,その問題を反復的に解く。 実験の結果,提案したASFLフレームワークは, 5つのベースラインスキームと比較すると, より高速に収束し, 総遅延およびエネルギー消費量を最大75%, 80%削減できることがわかった。

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