Dynamic D2D-Assisted Federated Learning over O-RAN: Performance Analysis, MAC Scheduler, and Asymmetric User Selection
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저자
Payam Abdisarabshali, Kwang Taik Kim, Michael Langberg, Weifeng Su, Seyyedali Hosseinalipour
개요
본 논문은 연합 학습(FL)에서 동적 무선 채널 용량 및 사용자 데이터 세트의 변화와 같은 다중 입자 시스템 역학(MSDs)을 통합한다. 논문은 DCLM(Dynamic Cooperative FL with dedicated MAC schedulers)을 도입하여, D2D 기반 모델 훈련, 동적 제어 결정, 비대칭 사용자 선택을 통해 MSDs 하에서 FL을 조정한다. 이론적 분석을 통해 DCLM의 수렴성을 연구하고, 사용자 선택 및 스펙트럼 할당과 같은 자유도를 최적화한다.
