Federated Learning and Communication Framework für Federated Learning in drahtlosen Netzwerken
In diesem Artikel wird ein Lern- und Kommunikationsrahmen für föderiertes Lernen über drahtlose Netzwerke erörtert. Federated Learning ist ein verteilter maschineller Lernansatz, bei dem mehrere Geräte zusammenarbeiten, um ein Modell zu trainieren, ohne dass Rohdaten an einen zentralen Server übertragen werden müssen. Dieser Ansatz schützt die Privatsphäre der Benutzer und reduziert gleichzeitig die Anforderungen an Netzwerkbandbreite und Rechenressourcen.
Dieses Framework schlägt eine kombinierte Methode des föderierten Lernens und der Kommunikation vor, die die Leistung des föderierten Lernens durch Optimierung der Ressourcenzuweisung für Lernen und Kommunikation verbessert. Konkret berücksichtigt das Framework folgende Aspekte:
1. Aufteilung gemeinsamer Lernaufgaben und Ressourcenzuweisung: Teilen Sie gemeinsame Lernaufgaben in mehrere Unteraufgaben auf und weisen Sie Aufgaben basierend auf der Kommunikationsqualität und den Rechenressourcen zwischen den Geräten dynamisch verschiedenen Geräten zu. Dies ermöglicht einen effizienteren Lernprozess basierend auf Gerätefunktionen und Netzwerkbedingungen.
2. Kollaborative Gestaltung des gemeinsamen Lernens und der Kommunikation: Berücksichtigen Sie bei der Übermittlung von Lernmodellparametern die begrenzten Kommunikationsressourcen. Durch die Mitgestaltung der Lern- und Kommunikationsprozesse kann der Kommunikationsaufwand reduziert und gleichzeitig die Lernleistung sichergestellt werden.
3. Optimierung der Kommunikationsstrategie: Eine optimierte Kommunikationsstrategie wird entsprechend unterschiedlichen Netzwerkbedingungen und Geräteeigenschaften entworfen. Durch die dynamische Anpassung von Kommunikationsmethoden und Übertragungsparametern kann die Leistung des föderierten Lernens maximiert werden.
Zusammenfassend schlägt dieses Papier einen gemeinsamen Lern- und Kommunikationsrahmen vor, der darauf abzielt, die gemeinsame Lernleistung in drahtlosen Netzwerken zu verbessern. Durch die Optimierung der Zuweisung von Lern- und Kommunikationsressourcen kann es sich besser an unterschiedliche Netzwerkbedingungen und Geräteeigenschaften anpassen und so einen effizienteren gemeinsamen Lernprozess erreichen.
Es gibt folgende Hauptunterschiede in Konzept und Umsetzung zwischen föderiertem Lernen und föderiertem Lernen:
1. Datenspeicherort
- Beim föderierten Lernen müssen alle Daten zum Training an einen zentralen Server gesendet werden, wobei die Daten das Gerät des ursprünglichen Dateneigentümers verlassen.
- Durch föderiertes Lernen bleiben alle Daten lokal bei jedem Dateneigentümer, es werden nur Modellparameter oder verschlüsselte Funktionen ausgetauscht und keine sensiblen Daten weitergegeben.
2. Datenschutz
- Föderiertes Lernen kann den Datenschutz nicht garantieren und der zentrale Server kann auf alle Klartextdaten zugreifen.
- Föderiertes Lernen kann die Vertraulichkeit von Daten sehr gut schützen. Alle Parteien tauschen nur verschlüsselte Daten aus und können die Originaldaten nicht wiederherstellen.
3. Recheneffizienz
- Gemeinsames Lernen hat eine hohe Recheneffizienz, aber einen hohen Kommunikationsaufwand, der linear mit der Datenmenge zunimmt.
- Die Berechnungen des föderierten Lernens sind über die Knoten verteilt und die Kommunikation ist effizienter, aber die Berechnungseffizienz einer einzelnen Iteration ist gering.
4. Anwendbare Szenarien
- Föderiertes Lernen eignet sich für Szenarien, in denen der Dateneigentum verteilt ist, die gemeinsame Nutzung jedoch zulässig ist.
- Föderiertes Lernen eignet sich besser für Szenarien, in denen der Dateneigentum verteilt ist und die Privatsphäre sensibel ist, beispielsweise medizinische Daten aus verschiedenen Krankenhäusern.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass beim föderierten Lernen die Recheneffizienz im Vordergrund steht und beim föderierten Lernen der Datenschutz im Vordergrund steht. Föderiertes Lernen eignet sich für Szenarien, in denen Daten gemeinsam genutzt werden können, und föderiertes Lernen eignet sich besser für Szenarien, in denen Datenschutz wichtig ist. Es gibt offensichtliche Unterschiede zwischen den beiden hinsichtlich der Implementierungsmethoden und Vorteile.
Problem----Um den FL-Algorithmus im drahtlosen Netzwerk zu trainieren, muss der Benutzer die Trainingsparameter über die drahtlose Verbindung übertragen. Aufgrund der begrenzten drahtlosen Ressourcen ( (z. B. Bandbreite und Leistung) und drahtlose Verbindungen sind von Natur aus unzuverlässig, was zu Trainingsfehlern führen kann.
Motivation----Der Hauptbeitrag dieses Papiers besteht darin, einen neuen Rahmen für die Implementierung von FL-Algorithmen in drahtlosen Netzwerken bereitzustellen, indem FL- und drahtlose Metriken und Faktoren gemeinsam berücksichtigt werden. Nach unserem besten Wissen ist dies die erste Arbeit, die eine umfassende Studie zum Zusammenhang zwischen der Leistung des FL-Algorithmus und dem zugrunde liegenden drahtlosen Netzwerk durchführt. Im entwickelten gemeinsamen Kommunikations- und FL-Modell muss die Basisstation ihre Ressourcenzuweisung optimieren und Benutzer müssen ihre Sendeleistungszuweisung optimieren, um die Paketfehlerrate jedes Benutzers zu reduzieren und dadurch die FL-Leistung zu verbessern. Zu diesem Zweck formulieren wir das gemeinsame Ressourcenzuteilungs- und Benutzerauswahlproblem von FL als Optimierungsproblem, dessen Ziel darin besteht, den Trainingsverlust zu minimieren und gleichzeitig die Anforderungen an Latenz und Energieverbrauch zu erfüllen. Daher berücksichtigt unser Framework Lernen und drahtlose Netzwerkmetriken gemeinsam. (Das heißt, hier werden sowohl die Reduzierung von Fehlern beim Lernen als auch die Reduzierung von Fehlern im drahtlosen Netzwerkteil berücksichtigt.)
Methode----Um dieses Problem zu lösen, leiten wir zunächst den geschlossenen Ausdruck der erwarteten Konvergenzrate des FL-Algorithmus ab und stellen so die Beziehung zwischen der Paketfehlerrate her und die Leistung des FL-Algorithmus. explizite Beziehung zwischen ihnen. Basierend auf dieser Beziehung kann das Optimierungsproblem auf ein gemischt-ganzzahliges nichtlineares Programmierproblem reduziert werden. Um dieser Vereinfachung zu begegnen, ermitteln wir zunächst die optimale Sendeleistung bei gegebener Benutzerauswahl und Ressourcenblockzuweisung. Anschließend wandeln wir das ursprüngliche Optimierungsproblem in ein zweiteiliges Matching-Problem um und lösen es mithilfe des ungarischen Algorithmus, der optimale, FL-bewusste Benutzerauswahl- und RB-Zuteilungsstrategien findet. Durch geeignete Einstellung der Lernrate und Auswahl der Anzahl der an FL teilnehmenden Benutzer können die Auswirkungen von Übertragungsfehlern auf den FL-Algorithmus verringert und die Konvergenz von FL sichergestellt werden.
Die Simulationsergebnisse zeigen, dass Sendeleistung, RB-Zuteilung (Ressourcenblock) und die Anzahl der Benutzer gemeinsam die Leistung von FL in drahtlosen Netzwerken beeinflussen
Im Vergleich zum optimalen Benutzerauswahlalgorithmus für die zufällige Ressourcenzuteilung, dem Standard-FL-Algorithmus für die zufällige Benutzerauswahl und Ressourcenzuteilung und einem WLAN-Optimierungsalgorithmus ist die Erkennungsgenauigkeit des FL-Algorithmus, der WLAN-Faktoren berücksichtigt, bzw. eines WLAN-Optimierungsalgorithmus verbessert . 1,4 %, 3,5 % und 4,1 %.
Was ist RB? OFDMA-Technologie (Orthogonal Frequency Division Multiple Access)?
Damit wird der Tatsache Rechnung getragen, dass der Zweck des FL-Algorithmus darin besteht, Benutzern und BS das Erlernen optimaler globaler FL-Modelle ohne Datenübertragung zu ermöglichen. Anschließend senden Benutzer ihre lokalen FL-Modelle an die BS, um das globale FL-Modell zu aktualisieren.
Ein CRC-Mechanismus (Cyclic Redundancy Check) wird verwendet, um eine Datenfehlerprüfung am empfangenen lokalen FL-Modell durchzuführen. Solange das empfangene lokale FL-Modell im betrachteten System Fehler enthält, wird die BS es nicht zur Aktualisierung des globalen FL-Modells verwenden . . Stattdessen verwendet die BS direkt die verbleibenden korrekten lokalen FL-Modelle, um das globale FL-Modell zu aktualisieren.
In unserem Netzwerk besteht der Energieverbrauch jedes Benutzers aus der Energie, die für zwei Zwecke benötigt wird: a) Übertragung des lokalen FL-Modells und b) Training des lokalen FL-Modells. Um FL-Algorithmen in realen Netzwerken zu implementieren, müssen drahtlose Netzwerke einen geringen Energieverbrauch und eine geringe Latenz sowie eine äußerst zuverlässige Datenübertragung bieten. Die Verlustfunktion des FL-Algorithmus hängt von der Ressourcenzuteilung und der Sendeleistung ab.
Sendeleistung und Ressourcenzuteilung bestimmen die Paketfehlerrate und wirken sich dadurch auf die Aktualisierung des globalen FL-Modells aus. Daher hängt die Verlustfunktion des FL-Algorithmus in (11) von der Ressourcenzuteilung und der Sendeleistung ab. Darüber hinaus ist aus (11c) ersichtlich, dass der Benutzer zur Ausführung des FL-Algorithmus bestimmte Latenzanforderungen erfüllen muss. Insbesondere beim FL-Algorithmus muss die BS warten, bis sie das lokale Modell jedes Benutzers empfängt, bevor sie ihr globales FL-Modell aktualisiert. Daher spielt die Übertragungsverzögerung eine Schlüsselrolle für die FL-Leistung.
In einem praktischen FL-Algorithmus wird von allen Benutzern erwartet, dass sie ihre lokalen FL-Modelle gleichzeitig an die BS übertragen. Aus (11d) ist ersichtlich, dass ein bestimmter Benutzer zum Ausführen des FL-Algorithmus über genügend Energie verfügen muss, um das lokale FL-Modell während des gesamten FL-Iterationsprozesses zu übertragen und zu aktualisieren. Wenn dieser bestimmte Benutzer nicht über genügend Energie verfügt, sollte die BS diesen Benutzer auswählen, um am FL-Prozess teilzunehmen. Um den FL-Algorithmus in realen Netzwerken zu implementieren, müssen drahtlose Netzwerke daher einen geringen Energieverbrauch und eine geringe Latenz sowie eine äußerst zuverlässige Datenübertragung bieten.