Faire und effiziente Aufgabenverteilung für föderiertes Lernen über mehrere Server in drahtlosen Netzwerken

Belangrijkste concepten

Das Ziel ist es, die zeitlich gemittelte Kosten eines drahtlosen Mehrserver-Föderationslernnetzwerks (WMSFLN) zu minimieren, während die Fairness bei der Aufgabenverteilung an die Föderationsserver sichergestellt wird.

Samenvatting

Der Artikel befasst sich mit der Herausforderung, effiziente Aufgabenverteilung und Anreize für die Teilnahme von Föderationskunden in drahtlosen Mehrserver-Föderationslernnetzwerken (WMSFLN) zu gewährleisten.
Kernpunkte:

In einem WMSFLN gibt es mehrere Föderationsserver, die von einer Auftragsgeberin (TR) mit Lernaufgaben betraut werden. Die Server koordinieren dann den Trainingsprozess mit geeigneten Kunden.
Es wird ein Fairness-bewusstes Mehrserver-Föderationslernen-Aufgabenverteilungsverfahren (FAMuS) vorgeschlagen, das auf Vertragstheorie und Lyapunov-Optimierung basiert.
FAMuS zielt darauf ab, die zeitlich gemittelte Netzwerkkosten zu minimieren, während es die Fairness bei der Aufgabenverteilung an die Server sicherstellt.
Dafür werden virtuelle Schlangen eingeführt, um den Fairnessgrad der Server zu überwachen und auszugleichen.
Umfangreiche Experimente zeigen, dass FAMuS im Vergleich zu führenden Ansätzen eine um 6,91% höhere Testgenauigkeit, 27,34% niedrigere Kosten und 0,63% höhere Fairness erzielt.

Statistieken

Der Auftragsgeberin (TR) entstehen Kosten in Höhe von µ1 pro Genauigkeitsverlust und µ2 pro Vergütung an Server und Kunden.
Der Teilnahmekostensatz eines Kunden m unter Server n zum Zeitpunkt t beträgt cn,m
t = αmRn,m
t + βmdm
t, wobei αm und βm die Kosten pro Datenrate und Datenmenge sind.
Die Datenübertragungsrate Rn,m
t zwischen Kunde m und Server n zum Zeitpunkt t beträgt Rn,m
t = Bn,m
t log2(1 + pm
t Gn,m
t / (N0Bn,m
t)).

Citaten

Keine relevanten Zitate identifiziert.

Belangrijkste Inzichten Gedestilleerd Uit

Fairness-Aware Multi-Server Federated Learning Task Delegation over Wireless Networks

by Yulan Gao,Ch... om arxiv.org 03-15-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.09153.pdf

Diepere vragen

Wie könnte FAMuS erweitert werden, um die Auswirkungen von Mobilität und Konnektivität der Kunden noch besser zu berücksichtigen

Um die Auswirkungen von Mobilität und Konnektivität der Kunden noch besser zu berücksichtigen, könnte FAMuS durch die Integration von Bewegungsvorhersagen und Kanalzustandsinformationen verbessert werden. Durch die Berücksichtigung von Bewegungsmustern der Kunden können FL-Server besser planen, welche Kunden für die Teilnahme an FL-Aufgaben ausgewählt werden sollten. Zudem könnte die Integration von Echtzeit-Kanalinformationen es den FL-Servern ermöglichen, die Kommunikationseffizienz zu maximieren, indem sie Kunden mit besserer Konnektivität bevorzugen.

Wie könnte ein Mechanismus aussehen, der die Verteilung der Teilnahmekosten der Kunden genauer schätzt, anstatt von einer bekannten Verteilung auszugehen

Ein Mechanismus, der die Verteilung der Teilnahmekosten der Kunden genauer schätzt, könnte auf maschinellem Lernen basieren, um die individuellen Kosten jedes Kunden zu modellieren. Anstatt von einer bekannten Verteilung auszugehen, könnte ein Modell trainiert werden, das die Teilnahmekosten jedes Kunden basierend auf historischen Daten und Verhaltensmustern schätzt. Durch die Verwendung von personalisierten Kostenmodellen könnte die Genauigkeit der Schätzung verbessert werden, was zu effektiveren Anreizmechanismen führt.

Welche zusätzlichen Faktoren, wie etwa Energieeffizienz oder Latenz, könnten in das Optimierungsproblem von FAMuS integriert werden, um eine ganzheitlichere Lösung für WMSFLN zu erreichen

Zusätzliche Faktoren wie Energieeffizienz und Latenz könnten in das Optimierungsproblem von FAMuS integriert werden, um eine ganzheitlichere Lösung für WMSFLN zu erreichen. Durch die Berücksichtigung von Energieeffizienz könnten FL-Server ihre Ressourcennutzung optimieren und die Umweltauswirkungen reduzieren. Die Integration von Latenz in das Optimierungsproblem könnte sicherstellen, dass FL-Aufgaben rechtzeitig abgeschlossen werden, um Echtzeit-Anforderungen zu erfüllen und die Gesamtleistung des Systems zu verbessern.