Inverse Feasibility in Over-the-Air Federated Learning

要約

OTA FL アルゴリズムを強化するツールとして、線形フォワード モデルの逆実現可能性の概念を導入します。
逆実現可能性は、パラメータの関数としての順演算子の条件数の上限として定義されます。
この定義を使用して既存の OTA FL モデルを分析し、改善すべき領域を特定し、新しい OTA FL モデルを提案します。
数値実験は、理論的結果の主な意味を示しています。
提案されたフレームワークは、逆問題理論に基づいており、ネットワークに追加の望ましい特性を提供することで、セキュリティとプライバシーの既存の概念を補完できる可能性があります。

要約(オリジナル)

We introduce the concept of inverse feasibility for linear forward models as a tool to enhance OTA FL algorithms. Inverse feasibility is defined as an upper bound on the condition number of the forward operator as a function of its parameters. We analyze an existing OTA FL model using this definition, identify areas for improvement, and propose a new OTA FL model. Numerical experiments illustrate the main implications of the theoretical results. The proposed framework, which is based on inverse problem theory, can potentially complement existing notions of security and privacy by providing additional desirable characteristics to networks.

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