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アイテム
サーバレスFederated Learningのための分散最適化
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/205414
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/20541494059e94-1174-4c3a-a392-2c49d319a7a3
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2020 by the Information Processing Society of Japan
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Item type | National Convention(1) | |||||||||||||||
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公開日 | 2020-02-20 | |||||||||||||||
タイトル | ||||||||||||||||
タイトル | サーバレスFederated Learningのための分散最適化 | |||||||||||||||
言語 | ||||||||||||||||
言語 | jpn | |||||||||||||||
キーワード | ||||||||||||||||
主題Scheme | Other | |||||||||||||||
主題 | ネットワーク | |||||||||||||||
資源タイプ | ||||||||||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||||||||
資源タイプ | conference paper | |||||||||||||||
著者所属 | ||||||||||||||||
青学大 | ||||||||||||||||
著者所属 | ||||||||||||||||
青学大 | ||||||||||||||||
著者所属 | ||||||||||||||||
京大 | ||||||||||||||||
著者所属 | ||||||||||||||||
京大 | ||||||||||||||||
著者所属 | ||||||||||||||||
京大 | ||||||||||||||||
著者名 |
田谷, 昭仁
× 田谷, 昭仁
× 戸辺, 義人
× 西尾, 理志
× 守倉, 正博
× 山本, 高至
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論文抄録 | ||||||||||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||||||||||
内容記述 | FL(Federarted Learning)とはスマートフォン等のユーザ端末を使って分散機械学習を行い、学習後の機械学習モデルのみをサーバにアップロードし集約する仕組みであり、プライバシーに関わるデータがサーバにアップロードされることを回避するために提案された。しかし、既存のFLではユーザ数が増えたときにサーバへの通信負荷が大きくなることが予想される。本稿では、大規模化に向けて、端末間通信を活用することでサーバレスFLを実現する手法を提案する。提案手法は分散合意最適化を関数空間に適用することで実現しており、co-distillationとの類似性についても議論する。 | |||||||||||||||
書誌レコードID | ||||||||||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||||||
収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||||||||
書誌情報 |
第82回全国大会講演論文集 巻 2020, 号 1, p. 19-20, 発行日 2020-02-20 |
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出版者 | ||||||||||||||||
言語 | ja | |||||||||||||||
出版者 | 情報処理学会 |