Edge maskininlärning innebär utveckling av lärande algoritmer vid nätverkskanten för att utnyttja massiva distribuerade data och beräkningsresurser. Bland annat är ramen för federated edge learning (FEEL) särskilt lovande för dess data-privacy bevarande. FEEL samordnar global modellutbildning på en server och lokal modellutbildning vid kantenheter över trådlösa länkar. I detta arbete utforskar vi den nya riktningen för energieffektiv förvaltning av radioresurser (RRM) för Feel. För att minska apparaternas energiförbrukning föreslår vi energieffektiva strategier för bandbreddstilldelning och schemaläggning. De anpassar sig till enheternas kanaltillstånd och beräkningskapacitet för att minska deras totala energiförbrukning samtidigt som de garanterar inlärningsprestanda. I motsats till den traditionella hastighetsmaximering design, de härledda optimala strategier allokera mer bandbredd till de schemalagda enheter med svagare kanaler eller sämre beräkningskapacitet, som är flaskhalsarna i synkroniserade modelluppdateringar i FEL. Å andra sidan ger schemaläggningsprioritetsfunktionen som härleds i sluten form preferenser till enheter med bättre kanaler och beräkningskapacitet. Betydande energiminskning som de föreslagna strategierna bidrar till visas i inlärningsförsök.
REF utforskade energieffektiv förvaltning av radioresurser i FL och föreslagna energieffektiva strategier för bandbreddstilldelning och kantbindning.
Energy-Efficient Radio Resource Allocation for Federated Edge Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}