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Adaptive Federated Learning Over the Air: Analyzing Convergence Rates and Performance


Kernkonzepte
Adaptive gradient methods in OTA FL enhance robustness by adjusting stepsize, impacting convergence rates.
Zusammenfassung
The article proposes AdaGrad and Adam in OTA FL, analyzes convergence rates under channel fading and interference. Experiments validate theoretical findings, showing ADOTA-FL outperforms FedAvgM. System model, adaptive gradient updating, and convergence analysis detailed. Introduction Federated learning preserves privacy in model training. FL system stages: parameter uploading, aggregation, model update, and local training. FL benefits: data privacy, global model access, and training efficiency. Main Contributions Adaptive gradient methods update stepsize based on historical gradients. AdaGrad in OTA FL faces challenges from channel disturbances. Systematic approach to integrate adaptive methods in A-OTA FL. Convergence Analysis AdaGrad-OTA converges at O(ln(T)/T^(1-1/α)). Adam-OTA converges faster at O(1/T). Heavy-tailed interference affects convergence rates significantly. Simulation Results Performance comparison with baseline FedAvgM. Experiments on ResNet-18/34, logistic regression on CIFAR-10, CIFAR-100, EMNIST datasets. ADOTA-FL outperforms baseline in convergence and generalization. Effects of Hyper-parameters β2 impacts convergence rate in Adam-OTA. Well-chosen β2 accelerates convergence. Effects of System Parameters Performance improves with increased number of clients. Training performance slows with higher data heterogeneity.
Statistiken
AdaGrad-OTA konvergiert mit O(ln(T)/T^(1-1/α)). Adam-OTA konvergiert mit O(1/T).
Zitate
"AdaGrad-OTA konvergiert mit O(ln(T)/T^(1-1/α))." "Adam-OTA konvergiert mit O(1/T)."

Wesentliche Erkenntnisse destilliert aus

by Chenhao Wang... bei arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.06528.pdf
Adaptive Federated Learning Over the Air

Tiefere Untersuchungen

Wie könnte die Integration anderer adaptiver Optimierer in das ADOTA-FL-System die Leistung beeinflussen?

Die Integration anderer adaptiver Optimierer in das ADOTA-FL-System könnte die Leistung auf verschiedene Weisen beeinflussen. Zunächst könnten verschiedene Optimierer unterschiedliche Konvergenzraten aufweisen, was sich direkt auf die Effizienz des Trainings auswirkt. Ein Optimierer, der schneller konvergiert, könnte das Training beschleunigen und möglicherweise zu besseren Ergebnissen führen. Darüber hinaus könnten verschiedene Optimierer unterschiedlich robust gegenüber Störungen durch Kanalfading und Interferenz sein. Einige Optimierer könnten besser in der Lage sein, mit diesen Störungen umzugehen und die Konvergenzrate zu verbessern. Die Wahl des richtigen Optimierers könnte daher entscheidend sein, um die Leistung des ADOTA-FL-Systems zu optimieren.

Wie könnte die Mobilität die Effektivität des ADOTA-FL-Systems in einem Multi-Cell OTA FL-Netzwerk beeinflussen?

Die Mobilität kann die Effektivität des ADOTA-FL-Systems in einem Multi-Cell OTA FL-Netzwerk auf verschiedene Weisen beeinflussen. Wenn sich die Endgeräte oder Clients im Netzwerk bewegen, kann dies zu Änderungen in der Kanalqualität und damit zu Schwankungen in der Signalstärke führen. Dies kann die Qualität der übertragenen Gradienten beeinträchtigen und die Konvergenz des Trainingsprozesses verlangsamen. Darüber hinaus können sich durch die Mobilität die Interferenzen zwischen den Clients ändern, was zu zusätzlichen Störungen und Schwierigkeiten bei der Gradientenaggregation führen kann. Es ist daher wichtig, dass das ADOTA-FL-System robust gegenüber Mobilität ist und Mechanismen zur Anpassung an sich ändernde Kanalbedingungen und Interferenzen implementiert.

Wie könnte die ADOTA-FL-Modell-Update-Strategie die Auswirkungen von Datenheterogenität und elektromagnetischer Interferenz bewältigen?

Die ADOTA-FL-Modell-Update-Strategie könnte die Auswirkungen von Datenheterogenität und elektromagnetischer Interferenz auf verschiedene Weisen bewältigen. Durch die Integration adaptiver Gradientenmethoden in das OTA-FL-System kann das ADOTA-FL-System die Störungen durch Kanalfading und Interferenz besser ausgleichen. Die adaptive Anpassung der Schrittweite in jedem globalen Iterationsschritt ermöglicht es dem System, auf unvorhergesehene Schwankungen in den übertragenen Gradienten zu reagieren und die Konvergenzrate zu verbessern. Darüber hinaus kann die ADOTA-FL-Strategie die Datenheterogenität durch die Berücksichtigung historischer Gradienteninformationen bei der Aktualisierung des Modells bewältigen, was zu einer verbesserten Generalisierungsfähigkeit führt. Insgesamt ermöglicht die ADOTA-FL-Strategie eine robustere und effizientere Modellaktualisierung in Gegenwart von Datenheterogenität und elektromagnetischer Interferenz.
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