Energy-Efficient Resource Allocation for Federated Learning in NOMA-Enabled and Relay-Assisted Internet of Things Networks
Notice bibliographique
Résumé
Distributed machine learning (ML) algorithms are imperative for the next-generation Internet of Things (IoT) networks, thanks to preserving the privacy of users’ data and efficient usage of the communication resources. Federated learning (FL) is a promising distributed ML algorithm where the models are trained at the edge devices over the local data sets, and only the model parameters are shared with the cloud server (CS) to generate global model parameters. Nevertheless, due to the limited battery life of the edge devices, improving the energy-efficiency is a prime concern for FL. In this work, we investigate a resource allocation scheme to reduce the overall energy consumption of FL in the relay-assisted IoT networks. We aim at minimizing the overall energy consumption of IoT devices subject to the FL time constraint. FL time consists of model training computation time and wireless transmission latency. Toward this goal, a joint optimization problem, considering scheduling the IoT devices with the relays, transmit power allocation, and computation frequency allocation, is formulated. Due to the NP-hardness of the joint optimization problem, a global optimal solution is intractable. Therefore, leveraging graph theory, joint near-optimal, and low-complexity suboptimal solutions are proposed. Efficiency of our proposed solutions over several benchmark schemes is verified via extensive simulations. Simulation results show that the proposed near-optimal scheme achieves 6, 4, and 2 times lower energy consumption, respectively, compared to the considered fixed, computation adaptation, and power adaptation schemes. Such an appealing energy efficiency comes at the cost of slightly increased FL time compared to the fixed and computation only adaptation schemes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».