DetFed: Dynamic Resource Scheduling for Deterministic Federated Learning Over Time-Sensitive Networks
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we present a three-layer (i.e., device, field, and factory layers) deterministic federated learning (FL) framework, named DetFed, which accelerates collaborative learning process for ultra-reliable and low-latency industrial Internet of Things (IoT) via integrating 6G-oriented Time-sensitive Networks (TSN). Utilizing dispersive local data, industrial IoT devices distributively train a deep neural network (DNN) model, and the updated model parameters are aggregated at their associated field servers every round or at a centralized factory server every a few rounds. Aiming at optimizing the learning accuracy of FL without affecting the co-transmission of burst traffic (e.g., safety-critical traffic), an integrated TSN is considered to establish connections among the three layers, where a cyclic queuing and forwarding mechanism is deployed in each switch to support deterministic model parameter transmission with microsecond-level delay and near-zero packet loss requirements. To improve the FL performance, we formulate a multi-objective stochastic optimization problem to simultaneously maximize the scheduling success ratio and learning accuracy while satisfying the deterministic requirements of delay, jitter, and packet loss. Since the objective function is implicit and the available time slots of the considered TSN in each FL round are temporally correlated, the problem is difficult to solve in real time. Therefore, we transform the problem into a Markov decision process formulation and propose a dynamic resource scheduling algorithm, based on deep reinforcement learning, to make optimal resource scheduling decisions while adapting to device heterogeneity and network dynamics. Experimental results based on real-world dataset demonstrate that the proposed DetFed significantly accelerates FL convergence and improves learning accuracy as compared to state-of-the-art benchmarks.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».