Come Gestire l'Interferenza Inter-cella nei Sistemi Wireless Multi-Cella per il Federated Edge Learning

Nel contesto delle reti wireless, l'interferenza inter-cella gioca un ruolo cruciale nel determinare le prestazioni dei sistemi di comunicazione, specialmente quando si trattano applicazioni avanzate come l'Edge Learning Federato (FEEL) assistito da AirComp. Sebbene la maggior parte degli studi precedenti si sia concentrata sull'analisi dell'interferenza durante l'aggregazione dell'up-link, questo capitolo si distingue per l'approfondimento degli effetti di tale interferenza su entrambi i flussi di trasmissione, downlink e uplink, all'interno di una rete wireless multi-cella. Analizzando le dinamiche collaborative dell'apprendimento in reti multi-cella, possiamo ottenere informazioni fondamentali per ottimizzare il processo di apprendimento distribuito.

Per affrontare questa problematica, si sviluppa un framework di ottimizzazione cooperativa, in cui il bilanciamento delle prestazioni di apprendimento tra le diverse celle è garantito minimizzando separatamente i gap causati dalle distorsioni nelle trasmissioni. Questo approccio consente di coordinare efficacemente le trasmissioni di modello e gradiente tra celle multiple, migliorando le prestazioni generali del sistema di apprendimento.

Nel modello di comunicazione, ogni cella effettua ciclicamente una serie di passaggi che comprendono la diffusione del modello in downlink, il calcolo del gradiente locale, l'aggregazione del gradiente in uplink e l'aggiornamento del modello globale. La trasmissione del modello globale, effettuata dal BS della cella, avviene in una rete wireless che utilizza canali soggetti a fading. La sfida principale in questo processo è garantire che le distorsioni dovute al fading, al rumore e all'interferenza tra celle non compromettano la qualità dell'addestramento del modello.

Un aspetto fondamentale di questo processo è la gestione dei coefficienti del canale di downlink e uplink, che determinano la qualità della trasmissione. Ogni dispositivo può stimare con precisione i canali tra il dispositivo e il BS associato, ma anche tra il dispositivo e altri BS non associati. Questi coefficienti di canale sono cruciali per la gestione dell'interferenza inter-cella, che, se non opportunamente trattata, può influenzare gravemente la qualità del modello globale che viene aggiornato.

Durante la trasmissione del modello globale (sdlm)t, il BS m invia il modello globalizzato al dispositivo k, il quale riceve il segnale distorto dalle interferenze. Il segnale ricevuto viene quindi denormalizzato in modo che il dispositivo possa calcolare un modello che tenga conto delle distorsioni subite durante la trasmissione. L’errore introdotto dalla trasmissione, inclusi il rumore del canale e l’interferenza inter-cella, è rappresentato da un termine di errore che è essenziale per l'aggiornamento accurato del modello.

Una volta che il modello è stato ricevuto, ogni dispositivo k calcola il proprio gradiente locale, utilizzando il modello globale stimato. Questo gradiente è utilizzato per aggiornare il modello all’interno della cella, e successivamente, i gradienti di tutte le celle vengono aggregati per aggiornare il modello globale. Questo processo di calcolo del gradiente locale e di aggiornamento del modello globale è iterativo e richiede un'efficace gestione delle risorse di comunicazione, dato che ogni dispositivo e ogni cella agiscono in modo sinergico, ma al contempo in un ambiente altamente competitivo, dove l’interferenza inter-cella non può essere ignorata.

Quando si considera l'addestramento federato su una rete multi-cella, è necessario non solo focalizzarsi sull’ottimizzazione delle trasmissioni all'interno di ogni cella, ma anche sull’interazione tra le celle. Il miglioramento della qualità della trasmissione in una cella non deve compromettere quella in un’altra, e pertanto la cooperazione tra celle è essenziale. Una gestione ottimale dell’interferenza inter-cella richiede quindi una visione d’insieme che consideri l’intero sistema, piuttosto che limitarsi a ottimizzare i singoli componenti.

Inoltre, è importante sottolineare che quando si lavora con modelli di dimensioni elevate, come nel caso dei modelli di deep learning, le tecniche di compressione dei dati possono essere necessarie per garantire che l'intero modello o i gradienti possano essere trasmessi all'interno di un blocco di coerenza. Questo è particolarmente vero nelle reti con canali che presentano elevate distorsioni, dove la compressione permette di ridurre la quantità di dati da trasmettere, migliorando l'efficienza complessiva del sistema.

La gestione dell’interferenza e la cooperazione tra celle non sono semplicemente questioni tecniche; sono anche una questione di progettazione strategica. Un modello di apprendimento federato efficace in un ambiente multi-cella richiede un bilanciamento tra prestazioni di comunicazione e precisione nell’apprendimento, con una gestione ottimale delle risorse di rete e dell’interferenza. Questo è un aspetto fondamentale per ottenere modelli di apprendimento robusti e accurati, in grado di funzionare su larga scala nelle reti wireless moderne.

Come Ottimizzare i Modelli di Apprendimento Automatico: Reti Neurali e Algoritmi di Ottimizzazione

Il Multilayer Perceptron (MLP) è composto da uno o più strati nascosti tra il livello di input e il livello di output. Ogni neurone nei livelli nascosti applica una trasformazione non lineare ai dati di input, utilizzando un'operazione di somma pesata seguita da una funzione di attivazione non lineare, come ReLU, sigmoid o tanh. In particolare, l'output di ciascun strato nascosto viene trasformato da un'apposita funzione di attivazione, mentre il livello finale applica una funzione di attivazione al fine di produrre la previsione del modello. La funzione di attivazione può variare a seconda della complessità e degli obiettivi del modello, come ad esempio la funzione Softmax nelle reti utilizzate per la classificazione.

L'addestramento della rete neurale implica la minimizzazione della funzione di perdita. Per esempio, nel caso della perdita quadratica, la funzione di perdita può essere espressa come la somma degli errori quadratici tra le previsioni del modello e i target veri. La risoluzione di questo problema di ottimizzazione viene effettuata utilizzando algoritmi come il Backpropagation, che calcolano i gradienti della funzione di perdita rispetto ai pesi e bias, aggiornandoli iterativamente per migliorare le performance del modello.

Le reti neurali convoluzionali (CNN), pur essendo simili nelle strutture di base, si differenziano per l'applicazione specifica di filtri convoluzionali. In un CNN, i filtri, che sono piccole matrici di pesi, vengono applicati su una porzione dell'immagine di input per eseguire operazioni di convoluzione. Ogni filtro cattura caratteristiche specifiche come bordi o texture, e i risultati di queste operazioni sono poi combinati in mappe di attivazione, che vengono utilizzate per ottenere caratteristiche sempre più astratte attraverso successive operazioni di convoluzione e pooling.

Nel caso delle CNN, il processo di convoluzione è seguito generalmente da uno strato di pooling, che riduce la dimensione spaziale dell'input, consentendo una maggiore efficienza computazionale e riducendo il rischio di overfitting. Successivamente, i dati vengono passati attraverso uno o più strati completamente connessi, dove la rete apprende la rappresentazione finale delle caratteristiche. Il risultato finale di una CNN può essere utilizzato per compiti di classificazione o regressione, a seconda della natura del problema.

Un aspetto cruciale che gli sviluppatori e i ricercatori devono considerare durante l'implementazione e l'addestramento di reti neurali è il bilanciamento tra la capacità di generalizzazione del modello e il rischio di overfitting. Mentre un modello troppo complesso, con troppi parametri, può adattarsi perfettamente ai dati di addestramento ma fallire nel generalizzare su nuovi dati, un modello troppo semplice potrebbe non catturare tutte le variabili significative nel problema. Per affrontare questi problemi, le tecniche di regolarizzazione come la discesa del gradiente con momentum, L1 e L2, o la normalizzazione dei batch sono utilizzate per prevenire l'overfitting e migliorare la stabilità dell'addestramento.