무선 연합학습을 위한 MSE 최적 송수신 알고리듬
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2021
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Korean
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학술저널
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206-207(2쪽)
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무선 네트워크를 통한 연합 학습은 모바일 장치가 이기종 통신 링크를 통해 통계적으로 별개의 기울기 정보를 보내는 서버에서 로컬로 계산된 기울기를 집계해야 한다. 본 논문은 평균 제곱 오차 (MSE)를 최소화한다는 의미에서 이기종 정량화된 기울기 정보를 최적으로 집계하기 위한 베이지안 연합 학습 (BFL) 알고리즘을 제안한다. BFL 의 아이디어는 i) 로컬 기울기의 이전 분포, ii) 기울기 양자화 함수 및 iii) 채널 분포를 공동으로 활용하여 서버에서 1 비트 정량화된 로컬 기울기를 집계하는 것이다. BFL 을 구현하려면 모바일 장치의 수가 증가함에 따라 높은 통신 및 계산 비용이 필요하다. 이를 해결하기 위해, 우리는 또한 확장 가능한 BFL (SBFL)이라고 불리는 효율적인 수정 BFL 알고리즘을 제안한다. SBFL 에서는 로컬 기울기에서 단순화된 분포를 가정한다. 각 모바일 장치는 이 분포를 나타내는 두 개의 스칼라 매개 변수와 함께 1 비트 정량화된 로컬 기울기를 보내고, 서버는 잡음과 페이드된 양자화기울기를 집계하여 MSE를 최소화한다. 시뮬레이션에서 SBFL 이 이기종 무선 네트워크를 통해 MNIST 데이터 세트를 사용하여 신경 네트워크를 훈련하고 테스트할 때 기존의 신호 확률적 기울기 강하 알고리즘을 상당히 능가한다는 것을 입증한다.
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