Analysis and Optimization about Federated Learning in Uploading Zone
Seong-Hoon Jeon, Dong‐In Kim · 한국통신학회논문지 · 2023
본 논문에선 자유롭게 분포된 디바이스가 연합 학습에 참여하기 위한 업로딩 지역을 제안한다. 업로딩 지역은 디바이스의 위치에 따른 경로 손실을 고려한 양자화 레벨에 따라 내곽과 외곽, 두 영역으로 나눠진다. 내곽 영역에 위치한 디바이스는 기지국과 가깝기 때문에 충분한 비트를 양자화 과정에 활용하지만, 외곽 영역에 위치한 디바이스는 기지국과 멀리 떨어져 있어 상대적으로 적은 비트를 양자화 과정에 활용한다. 따라서 이러한 양자화 이질성 환경을 고려하여 전역 학습 성능을 최대화하도록 로컬 학습을 최적화하였다. 아울러, 학습 성능을 최대로 하는 최적의 업로딩 지역의 크기를 찾기 위한 최적화 문제를 제안한다. 위의 결과는 다양한 개인 데이터를 가진 많은 수의 IoT 센서로 구성된 AI 인지 IoT 네트워크에 활용될 수 있다.