Core Concepts
Over-the-Air Federated Learning algorithm enhances fairness and robustness through minmax optimization, improving efficiency and privacy.
Abstract
最近、効率性によって分散型機械学習モデルの訓練に有用であることが示されたBeyond-5G通信戦略であるOver-the-Air Computationを使用して、公平性と堅牢性を提供するOver-the-Airフェデレーテッドラーニングアルゴリズムを提案します。提案されたアルゴリズムは、minmax問題の最適解に収束し、従来の手法と比較してチャネル係数の再構築を必要としないため、効率性とプライバシーが向上します。このアプローチは、大規模なシステムで特に効果的であり、数値実験ではその効果が示されています。
Stats
Over-the-Air ComputationはBeyond-5G通信戦略である。
パラメータベクトルの次元は4であり、制約集合Θは||θ|| ≤ 10である。
FedFAirアルゴリズムでは3つの時間スロットが必要であり、FedAVGアルゴリズムでは12つの時間スロットが必要。
Quotes
"By using the epigraph form of the problem at hand, we show that the proposed algorithm converges to the optimal solution of the minmax problem."
"Unlike the existing literature on Over-the-Air computation, e.g, [8], [17], the proposed algorithm can operate despite the inherently unknown nature of channel coefficients."
"The FedFAir algorithm achieves around 90% accuracy after approximately 5000 iterations."