Motiverad av den ökande beräkningskapaciteten hos trådlös användarutrustning (Ues), t.ex. smarta telefoner, surfplattor eller fordon, samt den ökande oron för att dela privata data, har en ny maskininlärningsmodell uppstått, nämligen federerad inlärning (FL), som möjliggör en frikoppling av datainsamling och beräkning vid den centrala enheten. Till skillnad från centraliserad inlärning som sker i ett datacenter, FL vanligtvis verkar i ett trådlöst kantnät där kommunikationsmediet är resurs-konstruerad och opålitlig. På grund av begränsad bandbredd kan endast en del av UE schemaläggas för uppdateringar vid varje iteration. På grund av det trådlösa mediets delade karaktär utsätts sändningarna för störningar och är inte garanterade. FL-systemets prestanda i en sådan miljö är inte välförståelig. I detta dokument utvecklas en analytisk modell för att karakterisera FL:s prestanda i trådlösa nätverk. Särskilt härleds dragbara uttryck för konvergenshastigheten för FL i en trådlös inställning, med hänsyn tagen till effekter från både schemaläggningssystem och intercellinterferens. Med hjälp av den utvecklade analysen jämförs effektiviteten hos tre olika schemaläggningspolicyer, dvs. slumpmässig schemaläggning (RS), round robin (RR) och proportionell rättvisa (PF) i termer av FL-konvergens. Det visas att drift av FL med PF överträffar RS och RR om nätet fungerar under ett tröskelvärde för hög signal-till-interferens-plus-brus-förhållande (SINR), medan RR är mer att föredra när SINR-tröskeln är låg. Dessutom minskar FL-konvergensen snabbt när SINR-tröskeln ökar, vilket bekräftar betydelsen av kompression och kvantisering av uppdateringsparametrarna. Analysen visar också en avvägning mellan antalet planerade UE och underkanalsbandbredd under en fast mängd tillgängligt spektrum.
I REF analyseras konvergensen för FL enligt tre grundläggande schemaläggningspolicyer, nämligen slumpmässig, round-robin och proportionell rättvisa,.
Scheduling Policies for Federated Learning in Wireless Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Communications', 'journal': 'IEEE Transactions on Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Engineering']}