Thu Thi Hoang Phương pháp lựa chọn máy khách tối ưu hướng dữ liệu cho học liên kết trong điện toán biên di động

Học liên kết, Điện toán biên, Hướng dữ liệu, Lựa chọn máy khách, Thuật toán tối ưu hoá tổ hợp.

Abstract

Học liên kết (FL) đã nổi lên như một phương pháp đầy hứa hẹn để huấn luyện các mô hình học máy trên các thiết bị phi tập trung, mà không yêu cầu chia sẻ dữ liệu với máy chủ trung tâm. Điều này đặc biệt có ý nghĩa trong các mạng điện toán biên đa truy cập (MEC), nơi quyền riêng tư của dữ liệu là ưu tiên hàng đầu. Tuy nhiên, sự không đồng nhất giữa các thiết bị khách về tài nguyên tính toán và dữ liệu sẵn có đã đặt ra những thách thức lớn trong việc lựa chọn thiết bị hiệu quả trong FL. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một chiến lược lựa chọn máy khách mới có tên là DDrCS (Lựa chọn máy khách hướng dữ liệu), giúp tối ưu hóa việc sử dụng dữ liệu trong quá trình huấn luyện nhằm cải thiện hiệu năng mô hình đồng thời giảm thiểu chi phí giao tiếp. DDrCS được xây dựng dựa trên giao thức FedCS hiện có, nhưng thay đổi chiến lược lựa chọn máy khách dựa trên lượng dữ liệu tham gia quá trình huấn luyện. Qua các mô phỏng chi tiết, chúng tôi chứng minh rằng DDrCS vượt trội hơn FedCS về hiệu quả sử dụng dữ liệu, giảm thiểu mất mát mô hình, và cải thiện độ chính xác, trong khi yêu cầu ít thiết bị tham gia vào mỗi vòng huấn luyện hơn.