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  1. シンポジウム
  2. シンポジウムシリーズ
  3. マルチメディア、分散、協調とモバイルシンポジウム(DICOMO)
  4. 2021

リッチクライアントを用いた分散機械学習における画像認識の検討

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/212906
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/212906
f6b4384b-4659-4579-8699-5cc32ec3777c
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-DICOMO2021008.pdf IPSJ-DICOMO2021008.pdf (1.5 MB)
Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type Symposium(1)
公開日 2021-06-23
タイトル
タイトル リッチクライアントを用いた分散機械学習における画像認識の検討
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 エッジコンピューティング
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
お茶の水女子大学
著者所属
東京大学
著者所属
東京大学
著者所属
工学院大学
著者所属
お茶の水女子大学
著者名 高野, 紗輝

× 高野, 紗輝

高野, 紗輝

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中尾, 彰宏

× 中尾, 彰宏

中尾, 彰宏

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山本, 周

× 山本, 周

山本, 周

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山口, 実靖

× 山口, 実靖

山口, 実靖

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小口, 正人

× 小口, 正人

小口, 正人

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 近年スマートフォンや IoT デバイスが普及し,低遅延やネットワークの負荷分散が可能といった利点を持つエッジコンピューティングに注目が集まっている.現在行われているこの分野の研究では,デバイス側はセンシングと通信を行うだけの位置付けとなっているものが多い.一方で,高性能な CPU や GPU を搭載したデバイスが登場し,これらのリッチクライアントを用いてデータの発生源であるデバイス側で処理を行うと,プライバシの保護や通信コストの削減が可能といった点で優れたシステムを構築できると考えられる.そこで,リッチクライアント上でも学習を行うエッジコンピューティングモデルの検討を行う.本稿では,機密性が高く,容量の大きな顔画像を用いて実験を行い,提案モデルにおいてプライバシや通信コスト,負荷分散の点で利点があることを確認した.
書誌情報 マルチメディア,分散協調とモバイルシンポジウム2021論文集

巻 2021, 号 1, p. 46-53, 発行日 2021-06-23
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 17:20:12.100370
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