Det finns ett ökande intresse för en snabbväxande maskininlärningsteknik som kallas Federated Learning, där modellutbildningen distribueras över mobila användarutrustningar (Ues), som utnyttjar UE:s lokala beräknings- och utbildningsdata. Trots dess fördelar i datasekretess-bevarande, Federated Learning (FL) fortfarande har utmaningar i heterogenitet över UEs data och fysiska resurser. Vi föreslår först en FL-algoritm som kan hantera de heterogena UE:s datautmaning utan ytterligare antaganden förutom starkt konvexa och smidiga förlustfunktioner. Vi tillhandahåller den konvergenshastighet som kännetecknar avvägningen mellan lokala beräkningsrundor av UE för att uppdatera sin lokala modell och globala kommunikationsrundor för att uppdatera FL globala modellen. Därefter använder vi den föreslagna FL-algoritmen i trådlösa nätverk som ett resursallokeringsoptimeringsproblem som fångar upp kompromissen mellan FL-konvergensväggens klocktid och energiförbrukningen hos UE:er med heterogena dator- och kraftresurser. Även om problemet med trådlös resursfördelning av FL är icke-konvexa, utnyttjar vi problemets struktur för att bryta ner det i tre delproblem och analysera deras slutna lösningar samt insikter om problemdesign. Slutligen illustrerar vi den teoretiska analysen för den nya algoritmen med Tensorflow-experiment och omfattande numeriska resultat för den trådlösa resursfördelningens delproblem. Experimentresultaten verifierar inte bara den teoretiska konvergensen utan visar också att vår föreslagna algoritm överträffar vaniljalgoritmen FedAvg när det gäller konvergenshastighet och testnoggrannhet.
Dinh m.fl. arbetat med ett resursfördelningsproblem som fångar kompromissen mellan konvergenstid och energikostnader i FL REF.
Federated Learning over Wireless Networks: Convergence Analysis and Resource Allocation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}