Nya tekniker och tillämpningar som Internet of Things (IoT), sociala nätverk och crowd-sourcing genererar stora mängder data vid nätkanten. Modeller för maskininlärning bygger ofta på insamlade data för att möjliggöra upptäckt, klassificering och förutsägelse av framtida händelser. På grund av bandbredd, lagring och integritet, är det ofta opraktiskt att skicka alla data till en centraliserad plats. I detta dokument anser vi att problemet med att lära modellparametrar från data som distribueras över flera kant noder, utan att skicka rådata till en centraliserad plats. Vårt fokus ligger på en generisk klass av maskininlärningsmodeller som tränas med hjälp av gradientdescensbaserade metoder. Vi analyserar konvergenshastigheten av distribuerad lutning nedstigning från en teoretisk synvinkel, baserat på vilken vi föreslår en kontrollalgoritm som bestämmer den bästa avvägningen mellan lokal uppdatering och global parameteraggregation för att minimera förlustfunktionen under en given resursbudget. Den föreslagna algoritmens prestanda utvärderas genom omfattande experiment med verkliga datauppsättningar, både på ett nätverksprototypsystem och i en simulerad miljö i större skala. Experimentresultaten visar att vårt föreslagna tillvägagångssätt fungerar nära det optimala med olika modeller för maskininlärning och olika datadistributioner.
Till exempel Wang et al. REF fokuserar på konvergenshastigheten för de gradient-descent-baserade distribuerade inlärningsalgoritmerna i resursbegränsade MEC-system.
When Edge Meets Learning: Adaptive Control for Resource-Constrained Distributed Machine Learning
{'venue': 'IEEE INFOCOM 2018 - IEEE Conference on Computer Communications', 'journal': 'IEEE INFOCOM 2018 - IEEE Conference on Computer Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}