MMAug, 2023
无线通信网络中能效联邦学习的安全深度强化学习方法
A Safe Deep Reinforcement Learning Approach for Energy Efficient Federated Learning in Wireless Communication Networks
Nikolaos Koursioumpas, Lina Magoula, Nikolaos Petropouleas, Alexandros-Ioannis Thanopoulos, Theodora Panagea...
TL;DR面向新时代的人工智能 (AI) 网络，关注 AI 的环境影响引起了行业和学术界的关注。联邦学习 (FL) 作为一种关键的隐私保护的分散式 AI 技术已经出现。尽管目前在 FL 方面已经做了努力，但其环境影响仍是一个悬而未决的问题。为了实现 FL 过程的能量消耗最小化，我们提出了编排参与设备的计算和通信资源以同时保证模型的一定性能并最小化所需总能量的软演员批判深度强化学习 (DRL) 解决方案。在培训过程中引入了一项惩罚函数，对违反环境约束的策略进行惩罚，并确保安全 RL 过程。提出了一种设备级同步方法以及计算成本有效的 FL 环境，旨在进一步降低能量消耗和通信开销。评估结果显示所提出的方案在静态和动态环境下与四种最先进的基准方案相比的有效性，能降低总能量消耗高达 94%。