无线信道下联邦学习的速率-收敛权衡
信息论
2022-05-11 v1 信号处理
math.IT
摘要
在本文中，我们考虑一个考虑编码速率与分组传输错误的无线信道下联邦学习问题。通信信道被建模为分组删除信道（PEC），其中删除概率由块长度、码率和信噪比（SNR）决定。为减轻分组删除对联邦学习（FL）性能的影响，我们提出两种方案，其中中央节点（CN）在分组删除时重用过去的本地更新或先前的全局参数。我们研究了在考虑错误传输的短分组与长分组通信下，编码速率对联邦学习（FL）收敛的影响。我们的仿真结果表明，即便一个单位的内存也对错误通信中 FL 的性能有显著影响。
引用
@article{arxiv.2205.04672,
title = {Rate-Convergence Tradeoff of Federated Learning over Wireless Channel},
author = {Ayoob Salari and Mahyar Shirvanimoghaddam and Branka Vucetic and Sarah Johnson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.04672},
year = {2022}
}