MMJan, 2021
基于单位模幂远程计算的边缘联邦学习
Edge Federated Learning Via Unit-Modulus Over-The-Air Computation
Shuai Wang, Yuncong Hong, Rui Wang, Qi Hao, Yik-Chung Wu...
TL;DR本文提出了一种基于 UMAirComp 框架的的边缘联邦学习方式，该框架可利用模拟波束成形同时上传本地模型参数并更新全局模型参数，从而避免了复杂的基带信号处理，大大降低了通信延迟和实现成本。此外，还提出了一种面向非凸非光滑损失约束下的低复杂度大规模优化算法 PAM 和 AGP，并在基于 UMAirComp 框架的边缘联邦学习系统中获得较小的均方误差、训练损失和测试误差。最后，本文通过在车联网驾驶模拟平台中的测试表明，UMAirComp 系统对于自主驾驶任务比其他任务更加敏感由于自主行驶的神经网络包含更加稀疏的模型参数。