Federated learning (FL) bygger på begreppet utbildning av en global modell på ett decentraliserat sätt. Under denna inställning utför mobila enheter beräkningar på sina lokala data innan de laddar upp de uppdateringar som krävs för att förbättra den globala modellen. När de deltagande kunderna genomför en okoordinerad beräkningsstrategi är det dock svårt att hantera kommunikationseffektiviteten (dvs. antalet kommunikationer per iteration) samtidigt som modellparametrarna byts ut under aggregering. Därför är en viktig utmaning i FL hur användare deltar för att bygga en högkvalitativ global modell med kommunikationseffektivitet. Vi tar itu med denna fråga genom att formulera en nyttomaximering problem, och föreslå en ny crowdsourcing ram för att utnyttja FL som överväger kommunikation effektivitet under parametrar utbyte. För det första visar vi en incitamentsbaserad interaktion mellan crowdsourcing-plattformen och den deltagande kundens oberoende strategier för att utbilda en global inlärningsmodell, där varje sida maximerar sin egen nytta. Vi formulerar en två-stegs Stackelberg spel för att analysera sådana scenario och hitta spelets jämvikt. För det andra formaliserar vi ett system för tillträdeskontroll för deltagande kunder för att säkerställa en nivå av lokal noggrannhet. Simulerade resultat visar effektiviteten i vår föreslagna lösning med upp till 22% vinst i den erbjudna belöningen. En preliminär version av detta dokument har godkänts av IEEE GLOBECOM [1]. 2 Decentraliserad maskininlärning, Federated Learning, Mobile Crowdsourcing, Stackelberg Game förbättrad beräkning. På liknande sätt diskuterade författarna i [12] en familj av nya randomiserade metoder som kombinerar SGD, med primära och dubbla varianter som Stochastic Variance Reduced Gradient (SVRG), Federated Stochastic Variance Reduced Gradient (FSVRG) och Stochastic Dual Coordinate Ascent (SDCA). Dessutom, i [24] författarna förklarade redundans i lutning utbyten i distribuerad SGD, och föreslog en Deep Gradient Compression (DGC) algoritm för att förbättra kommunikationen effektivitet i FL-inställning. I [25], [23] för snabb konvergens och effektiva kommunikationsrundor hade resultaten av parallell SGD och minibatch parallell SGD diskuterats. Men författare i deras senaste verk [25] argumenterar för den tillräckliga förbättringen i generalisering prestanda med varianten av lokala SGD snarare än de stora mini-batch storlekar, även i en icke-konvex inställning. I [26] föreslog författarna algoritmen Distributed Ungefärliga Newton (DANE) för att exakt lösa ett allmänt subproblem som finns tillgängligt lokalt innan man beräknar deras lösningar. I det senaste arbetet [27] utformade författarna en robust metod som tillämpar den föreslagna tekniken för periodiskt medelvärde av SGD (PASGD) för att förhindra kommunikationsfördröjning i den distribuerade SGD-inställningen. Tanken i detta arbete var att anpassa kommunikationsperioden så att den minimerar optimeringsfelet vid varje väggklockatid. I detta syfte har författarna, intressant nog, i några av de senaste verken såsom [28] välstuderat och demonstrerat integritetsriskscenariot under samverkande inlärningsmekanismer som FL. I motsats till ovanstående forskning som har förbisett deltagarmetoden för att bygga en central ML-modell av hög kvalitet och dess kritiska egenskaper, och främst fokuserat på konvergensen av inlärningstiden med varianter av inlärningsalgoritmer, tar vårt arbete itu med utmaningen med att utforma en kommunikations- och beräkningsmässig kostnadseffektiv FL-ram genom att utforska en
I REF antar författarna Stackelberg-spelet för att studera interaktionen mellan medverkande klienter och en kantserver.
A Crowdsourcing Framework for On-Device Federated Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}