Hoe Federated Edge Learning in een draadloze omgeving wordt geoptimaliseerd

In dit hoofdstuk onderzoeken we de communicatieproblemen van federated learning in een draadloze omgeving. Het doel is om de communicatie-efficiëntie en de leerprestaties van wireless federated edge learning (FEEL) te verbeteren. We stellen een communicatietechniek voor die gebruik maakt van een tweede-orde federated optimalisatie benadering samen met over-the-air computation. Door deze benadering kunnen we de prestaties van FEEL verbeteren, wat essentieel is voor het efficiënt trainen van modellen in gedistribueerde omgevingen. De theoretische analyse van het voorgestelde algoritme toont aan dat het een lineair-kwadratisch convergentiesnelheid bereikt, wat beter presteert dan algoritmes van de eerste orde.

Bij de optimalisatie van het systeem wordt de stapgrootte α berekend met behulp van een terugzoekmethode die voldoet aan de Armijo–Goldstein voorwaarde. Voor de systeemoptimalisatie wordt een reeks hyperparameters ingesteld, waaronder een initiële temperatuur en een threshold voor de nauwkeurigheid van de resultaten. Gedurende het proces worden verschillende configuraties geëvalueerd om de effectiviteit van de voorgestelde aanpak te verifiëren. Dit omvat onder andere het optimaliseren van beamforming via SDR en DCA, en het evalueren van de invloed van heterogeniteit in de afstand en data-grootte van apparaten.

De experimenten bevestigen de effectiviteit van de systeemoptimalisatie die door het voorgestelde algoritme wordt bereikt. In een scenario zonder ruis en kanaalinterferentie bleek de prestaties het beste bij een perfecte aggregatie. Echter, bij het gebruik van een reële draadloze omgeving met kanaalstoringen en interferentie, is het belangrijk om de apparaatselectie zorgvuldig te optimaliseren. Dit voorkomt vertragingen (stragglers) die voortkomen uit heterogeniteit in zowel afstand als data-grootte. Het gezamenlijke gebruik van DCA en de geoptimaliseerde beamforming levert het beste resultaat in termen van testnauwkeurigheid.

Uit de resultaten blijkt verder dat bij gebruik van de GS+DCA aanpak het systeem de meest nauwkeurige oplossing bereikt, wat leidt tot lagere fouttermen in elke iteratie en een kleinere optimaliteitskloof. Dit betekent dat de prestaties van de federated learning taak aanzienlijk verbeteren, omdat de leerfout snel wordt geminimaliseerd. Dit is belangrijk om te begrijpen, omdat een optimale communicatie en apparaatselectie niet alleen de snelheid van convergentie verhoogt, maar ook de kwaliteit van het uiteindelijke model.

In de analyse van het systeem wordt de afname van de doelwaarde van het optimalisatieprobleem P weergegeven bij verschillende instellingen van het systeem, afhankelijk van de signaal-ruisverhouding (SNR) en het aantal antennes. Naarmate de SNR en het aantal antennes toenemen, neemt de doelwaarde af, wat aangeeft dat de ruis effectief wordt verminderd en de diversiteit van het kanaal de prestaties ten goede komt. Dit toont aan hoe essentieel een goede afstemming van de draadloze communicatie-instellingen is voor het succes van federated learning in draadloze omgevingen.

Het is cruciaal om te realiseren dat hoewel de prestaties in ideale omstandigheden zoals de perfecte aggregatie optimaal zijn, de echte uitdagingen liggen in de ruis en variabele kanaaleigenschappen die inherent zijn aan draadloze netwerken. Daarom moeten oplossingen zoals diegene die hier worden voorgesteld, niet alleen gericht zijn op de technische aspecten van federated learning zelf, maar ook op het verbeteren van de communicatie-infrastructuur en de afstemming van de netwerkomstandigheden.

Hoe het TD3-algoritme wordt gebruikt voor bandbreedte- en zendvermogenallocatie in een draadloos netwerk

Het TD3-algoritme (Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient) is een geavanceerde methode voor het trainen van actor-critic netwerken in de context van versterkend leren. Dit algoritme wordt toegepast op de allocatie van bandbreedte en zendvermogen binnen draadloze netwerken, vooral in federated learning (FL) scenario's die gebruikmaken van edge computing. Het doel is om de efficiëntie van de netwerkinfrastructuur te optimaliseren door acties zoals bandbreedteverdeling en zendvermogen met de hoogste verwachte beloning te selecteren.

In het TD3-algoritme worden zowel een actor-netwerk als twee critic-netwerken gebruikt. Het actor-netwerk selecteert de acties die de netwerkprestaties optimaliseren, terwijl de critic-netwerken het Q-waarde estimeren, die aangeeft hoe goed een bepaalde actie bij een bepaalde toestand is. Deze Q-waarde wordt gebruikt om de leerrichting van het actor-netwerk te sturen. De critic-netwerken in TD3 zijn speciaal ontworpen om overestimatie van de waarde-functie te verminderen door gebruik te maken van twee verschillende schatters, namelijk Qθ1 en Qθ2. Door de minimale waarde van deze twee schatters te nemen, wordt het risico op overestimatie van de waarde van acties verminderd, wat leidt tot stabieler leren.

Het critic-netwerk wordt getraind om de Q-waarden te schatten in continue toestand- en actieruimten, waarbij de prestatie van het netwerk wordt geëvalueerd aan de hand van de verliesfunctie, die de kwadratische afwijking tussen de voorspelde Q-waarde en de werkelijke waarde meet. Het doel van het trainingproces is om de parameters van de critic-netwerken zodanig aan te passen dat de Q-waarde zo nauwkeurig mogelijk wordt voorspeld.

De actor-netwerken, die ook uit diepe neurale netwerken (DNN's) bestaan, worden getraind om de optimale acties te selecteren, op basis van de toestand van het systeem. Het actor-netwerk heeft twee belangrijke onderdelen: een die verantwoordelijk is voor de toewijzing van bandbreedte en een andere die verantwoordelijk is voor de toewijzing van zendvermogen. Deze netwerken gebruiken respectievelijk de softmax- en sigmoid-functies om de bandbreedte en het zendvermogen in de vorm van percentages weer te geven. De actor gebruikt de Q-waarden van de critic-netwerken om te leren welke acties de hoogste verwachte beloningen opleveren.

De parameters van zowel de critic- als actor-netwerken worden iteratief bijgewerkt. De trainingsprocedure is gebaseerd op de deterministische beleidsgradients, waarbij de wijziging van de actor wordt aangestuurd door de gradiënten van de Q-waarden. Om de stabiliteit van het leerproces te waarborgen, wordt het TD3-algoritme gebruikt met target-netwerken. Deze target-netwerken zijn minder frequent geüpdatet dan de online-netwerken, wat zorgt voor een stabielere referentie van de werkelijke Q-waarden en de optimale acties.

Het periodieke bijwerken van de target-netwerken wordt uitgevoerd met een gewogen combinatie van de online-netwerken en de oude target-netwerken, waarbij een parameter κ wordt gebruikt om de mate van bijwerken te regelen. Dit draagt bij aan een meer gecontroleerde en stabiele leeromgeving. De TD3-methode introduceert ook een vertragingsmechanisme voor de bijwerking van de target-netwerken, wat belangrijk is voor het voorkomen van oscillaties en overreacties tijdens de training.

Naast de standaarduitvoering van TD3, zijn er belangrijke ontwerpkeuzes die invloed hebben op de prestaties van het algoritme, zoals de keuze voor de ruisparameters, het exploratiegedrag, en de manier waarop de beloningen en straffen worden toegewezen. Deze elementen moeten zorgvuldig worden afgesteld om een balans te vinden tussen exploratie en exploitatie, vooral in dynamische omgevingen waar de toestand van het netwerk snel kan veranderen.

De effectiviteit van het TD3-algoritme voor bandbreedte- en zendvermogenallocatie kan verder worden versterkt door het te integreren met blockchain-technologie in gedistribueerde systemen. Blockchain biedt transparantie en betrouwbaarheid in de informatie-uitwisseling tussen de verschillende apparaten in het federated learning-systeem. Het gebruik van blockchain kan helpen bij het verifiëren van de gegevens die door edge-apparaten en servers worden verzonden, waardoor de integriteit van de leerprocessen wordt gewaarborgd.

Bij de implementatie van het TD3-algoritme voor federated edge learning zijn er meerdere overwegingen van belang. Het aantal edge-apparaten en servers, de frequentie van netwerkupdates, de interactie tussen verschillende netwerkcomponenten en de latentie van gegevensoverdracht spelen allemaal een cruciale rol in de prestaties van het systeem. In complexe netwerken kunnen deze factoren variëren afhankelijk van de omgevingsomstandigheden en het specifieke netwerkontwerp.

Het is van belang om te begrijpen dat, hoewel de TD3-methode veelbelovende resultaten oplevert voor het alloceren van netwerkbronnen, het nog steeds een robuust afstemmingsproces vereist voor het optimaliseren van de parameters en het afstemmen van de netwerktopologie. Door het gebruik van geavanceerde technieken zoals reinforcement learning, kunnen netwerkbeheerders en onderzoekers effectievere en efficiëntere methoden ontwikkelen voor het beheren van dynamische netwerkomgevingen.