Strategic Client Selection to Address Non-IIDness in HAPS-enabled FL Networks

要約

高高度プラットフォーム ステーション (HAPS) によって実現されるネットワークなど、垂直異種ネットワーク内でのフェデレーテッド ラーニング (FL) の導入により、それぞれが独自の通信機能と計算能力を備えた幅広いクライアントに参加する機会が提供されます。
この多様性により、FL モデルのトレーニング精度が向上するだけでなく、その収束も早まります。
しかし、これらの広大なネットワークに FL を適用すると、特にクライアント データ配信における重大な非 IID 性など、顕著な課題が生じます。
このようなデータの異質性により、多くの場合、収束速度が遅くなり、モデル トレーニングのパフォーマンスの有効性が低下します。
私たちの調査では、ユーザーのネットワーク トラフィックの動作を活用して、この問題に対処するために調整されたクライアント選択戦略を導入しています。
この戦略には、ユーザーのプライバシーを優先しながら、ネットワーク使用パターンに基づいてクライアントを予測および分類することが含まれます。
FL トレーニングに参加するために、データが同様のパターンを示すクライアントを戦略的に選択することにより、当社のアプローチはネットワーク全体でより均一で代表的なデータ分散を促進します。
私たちのシミュレーションは、このターゲットを絞ったクライアント選択方法論が HAPS ネットワークにおける FL モデルのトレーニング損失を大幅に削減し、それによって大規模 FL システムの実装における重要な課題に効果的に取り組むことを示しています。

要約(オリジナル)

The deployment of federated learning (FL) within vertical heterogeneous networks, such as those enabled by high-altitude platform station (HAPS), offers the opportunity to engage a wide array of clients, each endowed with distinct communication and computational capabilities. This diversity not only enhances the training accuracy of FL models but also hastens their convergence. Yet, applying FL in these expansive networks presents notable challenges, particularly the significant non-IIDness in client data distributions. Such data heterogeneity often results in slower convergence rates and reduced effectiveness in model training performance. Our study introduces a client selection strategy tailored to address this issue, leveraging user network traffic behaviour. This strategy involves the prediction and classification of clients based on their network usage patterns while prioritizing user privacy. By strategically selecting clients whose data exhibit similar patterns for participation in FL training, our approach fosters a more uniform and representative data distribution across the network. Our simulations demonstrate that this targeted client selection methodology significantly reduces the training loss of FL models in HAPS networks, thereby effectively tackling a crucial challenge in implementing large-scale FL systems.

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