Data Importance-Aware Scheduling for Exploiting Diversity of Distributed Data

Q: 이 논문에서 정의한 데이터 중요도(이)란 무엇인가?

전체 데이터셋과 로컬 데이터셋 부분집합 간의 유사성을 정량화하는 지표를 의미한다. 이는 가우시안 혼합 모델을 통해 추출한 샘플 기반의 조건부 우도 함수를 사용하여 정의하며, 에지 서버가 제한된 정보 상황에서 최적의 장치 부분집합을 선택하는 기준으로 활용된다.

Q: 무선 통신 시스템에서 데이터 중요도 기반 스케줄링은 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, 데이터 중요도를 고려한 DI-aware 스케줄링은 분산된 데이터의 다양성을 효과적으로 활용하여 무작위 선택 방식보다 우수한 성능을 제공한다. 특히 MNIST 데이터셋 실험을 통해 더 높은 F1 점수를 달성함으로써 통신 효율성과 장치 선택의 최적화를 입증하였다.

Ji-Yoon Kim; Ye-Jin Kim; Won-Yong Shin

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: Ji-Yoon Kim (Yonsei University) Ye-Jin Kim (Yonsei University) Won-Yong Shin (Yonsei University)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회 학술대회논문집 2022년도 한국통신학회 동계종합학술발표회 논문집

발행연도: 2022.2

수록면: 462 - 462 (1page)

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In this study, we present a data importance (DI)-aware scheduling method for wireless communication systems in which the edge server has only a limited amount of information acquired by a subset of edge devices having their local datasets. We first characterize a DI metric, which quantifies the sim ... 전체 초록 보기

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