Cascade: Enhancing Reinforcement Learning with Curriculum Federated Learning and Interference Avoidance — A Case Study in Adaptive Bitrate Selection
Notice bibliographique
Résumé
Current reinforcement learning (RL) algorithms, particularly RL-based networking algorithms, demonstrate significant potential for overcoming limitations of manually-tuned heuristics. However, RL-based algorithms are known to be sample inefficient and may not perform well in a wide range of environments. Federated reinforcement learning (FRL) aims to enhance sample efficiency and improve model performance across a wide variety of environments. Nevertheless, many existing approaches neglect the challenges posed by the dynamic nature of training sample distributions in RL and the heterogeneity of data across clients in FRL. This may restrain the broader applicability of FRL algorithms. Addressing these gaps, we propose Cascade, the first curriculum federated reinforcement learning framework with interference avoidance, and we study Cascade in the context of RL-based adaptive bitrate (ABR) selection algorithms. To eliminate interference between two or more interfering tasks from different clients in FRL, we propose an interference avoidance technique that penalizes changes to model parameters important for other clients. We extensively evaluate Cascade in a wide range of network environments. Our experiments show that Cascade outperforms the state-of-the-art federated learning settings by a minimum of 21% in average reward and 15% in model skewness. These findings highlight the efficacy of Cascade and underscore the potential of enhancing FRL.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».