Abstract-We vision en mobil edge computing (MEC) ram för maskininlärning (ML) teknik, som utnyttjar distribuerade klientdata och beräkningsresurser för att utbilda högpresterande ML-modeller samtidigt som klienten integritet. Mot detta framtida mål syftar detta arbete till att utvidga Federated Learning (FL), en decentraliserad inlärningsram som möjliggör integritetsbevarande utbildning av modeller, för att arbeta med heterogena kunder i ett praktiskt mobilt nätverk. FL-protokollet iterativt ber slumpmässiga klienter att ladda ner en trainerbar modell från en server, uppdatera den med egna data, och ladda upp den uppdaterade modellen till servern, samtidigt be servern att aggregera flera klientuppdateringar för att ytterligare förbättra modellen. Medan klienter i detta protokoll är fria från att lämna ut egna privata data, kan den övergripande utbildningsprocessen bli ineffektiv när vissa kunder är med begränsade beräkningsresurser (dvs. kräver längre uppdateringstid) eller under dåliga trådlösa kanalförhållanden (längre uppladdningstid). Vårt nya FL-protokoll, som vi kallar FedCS, minskar detta problem och utför FL effektivt samtidigt som vi aktivt hanterar kunder utifrån deras resursvillkor. FedCS löser specifikt ett kundvalsproblem med resursbegränsningar, vilket gör det möjligt för servern att aggregera så många kunduppdateringar som möjligt och att påskynda prestandaförbättringar i ML-modeller. Vi genomförde en experimentell utvärdering med hjälp av allmänt tillgängliga storskaliga bilddataset för att träna djupa neurala nätverk på MEC miljösimuleringar. De experimentella resultaten visar att FedCS kan slutföra sin träningsprocess på betydligt kortare tid jämfört med det ursprungliga FL-protokollet.
Val av deltagare för federerat lärande studeras i REF.
Client Selection for Federated Learning with Heterogeneous Resources in Mobile Edge
{'venue': 'Proc. IEEE ICC 2019, Shanghai, China, May 2019', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}