Der Artikel befasst sich mit dem Problem des verteilten Ressourcenmanagements in föderativem Lernen (FL). Dabei werden drei Hauptherausforderungen adressiert:
Multi-Ziel-Abwägung: Wie kann der Parameter-Server (PS) einen guten Kompromiss zwischen Leistung (z.B. Testgenauigkeit) und Effizienz (z.B. Trainingszeit) erreichen?
Client-Auswahl: Wie kann der PS geeignete Clients aus potenziellen Kandidaten auswählen, um seine Ziele zu erreichen?
Anreizmechanismus: Wie kann der PS die Clients motivieren, am FL teilzunehmen und ihre Ressourcen optimal einzusetzen?
Um diese Probleme ganzheitlich zu lösen, wird ein preisdiskriminierendes Spielmodell (PDG) entwickelt. Im PDG preist der PS die Dienste der Clients basierend auf den Leistungsverbesserungen, die sie zum FL beitragen, sowie ihrer Heterogenität in Bezug auf Rechen- und Kommunikationsfähigkeiten. Durch Lösung des Nash-Gleichgewichts des PDG können die Interessenskonflikte zwischen PS und Clients effektiv koordiniert und eine effiziente Ressourcennutzung im FL-System erreicht werden.
Der Algorithmus zur Lösung des PDG besteht aus zwei Schritten:
Die Simulationsergebnisse zeigen, dass der vorgeschlagene Ansatz eine gute Kompromisslösung zwischen Leistung und Effizienz des FL-Systems erreicht und die Unterschiede in der Vergütung der Clients minimiert.
toiselle kielelle
lähdeaineistosta
arxiv.org
Tärkeimmät oivallukset
by Han Zhang,Ha... klo arxiv.org 03-18-2024
https://arxiv.org/pdf/2308.13838.pdfSyvällisempiä Kysymyksiä