Jul, 2019
联邦边缘学习的能效无线资源分配
Energy-Efficient Radio Resource Allocation for Federated Edge Learning
Qunsong Zeng, Yuqing Du, Kin K. Leung, Kaibin Huang
TL;DR本文探讨了能够满足数据隐私保护的联邦边缘学习框架 (FEEL)。通过在边缘设备上进行本地模型训练并与全局模型在服务器上进行协调，实现了边缘设备上的学习算法。为了减少设备的能耗，在保证学习性能的基础上，我们提出了一些节能策略，并且根据设备的信道状态和计算能力分配带宽和安排时间表。与传统的速率最大化设计相比，我们的优化策略为弱信道和计算能力较差的设备分配更多的带宽，以确保 FEEL 中模型的同步更新。同时，为了提高学习性能，我们也设计出一个移动策略以给予更好信道和计算能力的设备更高的优先级。实验结果表明，我们提出的策略在节能方面有显著的提升。