In this paper, a green, quantized FL framework, which represents data with a finite precision level in both local training and uplink transmission, is proposed. Here, the finite precision level is captured through the use of quantized neural networks (QNNs) that quantize weights and activations in fixed-precision format. In the considered FL model, each device trains its QNN and transmits a quantized training result to the base station. Energy models for the local training and the transmission with quantization are rigorously derived. To minimize the energy consumption and the number of communication rounds simultaneously, a multi-objective optimization problem is formulated with respect to the number of local iterations, the number of selected devices, and the precision levels for both local training and transmission while ensuring convergence under a target accuracy constraint. To solve this problem, the convergence rate of the proposed FL system is analytically derived with respect to the system control variables. Then, the Pareto boundary of the problem is characterized to provide efficient solutions using the normal boundary inspection method. Design insights on balancing the tradeoff between the two objectives are drawn from using the Nash bargaining solution and analyzing the derived convergence rate. Simulation results show that the proposed FL framework can reduce energy consumption until convergence by up to 52% compared to a baseline FL algorithm that represents data with full precision.


翻译:在本文中,提议了一个绿色的、量化的FL框架,它代表了本地培训和上链接传输中具有有限精确度的数据;在这里,通过使用量化的神经网络(QNN),对权重进行量化,并以固定精密度格式启动;在考虑的FL模型中,每个设备都对其QNNN进行培训,并将一个量化的培训结果传送给基地站;严格地从当地培训的能源模型和以四分制传输的方法中得出严格的本地培训的能量模型;为同时尽量减少能源消耗和通信回合的数量,通过使用本地迭代的数量、选定装置的数量以及本地培训和传输的精确度,在目标精确度限制下,对重量和启动进行量化;在考虑的FL模型模型中,每个设备将对其QNNNNN进行训练,并将一个量化的培训结果传送给基准站;然后,问题Pareto边界的特征是利用正常的边界检查方法提供高效的解决办法;为平衡两个目标之间的权衡而设计出一个多目标之间的平衡的多点优化问题,即当地迭差、选定了当地迭错数、选定了当地迭接点的数目、选定了当地迭值、选定设备的数目、选定了当地迭合点装置的数目、选定了使用FNALxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

0
下载
关闭预览

相关内容

不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
72+阅读 · 2022年6月28日
【2022新书】高效深度学习,Efficient Deep Learning Book
专知会员服务
117+阅读 · 2022年4月21日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
14+阅读 · 2021年3月10日
Arxiv
14+阅读 · 2020年12月17日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员