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  1. 研究報告
  2. 組込みシステム(EMB)
  3. 2022
  4. 2022-EMB-061

顔認証タスクを事例とした連合学習システムの実機実装

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/222179
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/222179
7a3db4b4-3982-43f7-92bf-474fb4b31df9
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-EMB22061008.pdf IPSJ-EMB22061008.pdf (1.2 MB)
Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2022-11-10
タイトル
タイトル 顔認証タスクを事例とした連合学習システムの実機実装
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 セキュリティとアーキテクチャ
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
東京大学
著者所属
東京大学
著者所属
東京大学
著者所属(英)
en
The University of Tokyo
著者所属(英)
en
The University of Tokyo
著者所属(英)
en
The University of Tokyo
著者名 山﨑, 雄輔

× 山﨑, 雄輔

山﨑, 雄輔

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細合, 晋太郎

× 細合, 晋太郎

細合, 晋太郎

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高瀬, 英希

× 高瀬, 英希

高瀬, 英希

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 分散データの利活用に際して,秘匿性を担保しながら機械学習モデルを訓練可能な技術として連合学習(Federated Learning: FL)は注目を集めている.現在,分散最適化に基づくモデル更新アルゴリズムを中心に多くの理論的な検討が進められている.一方で,実アプリケーションを事例とした FL の実機実装による評価はまだ少ない.そこで,本稿においては顔認証タスクを事例に,アプリケーションに根ざした FL の実機実装のケーススタディを行いその成果を報告する.具体的には,VM インスタンスを中央サーバ,シングルボードコンピュータをクライアントとし,顔認証モデルを深層距離学習に基づくアルゴリズムで更新する FL システムを構築した.構築したシステムにおいて,モデルの性能評価および実行時間の測定結果を示し,実機を用いた FL の特性を示す.本研究は今後 FL に携わる研究者が簡便に FL システムの実機評価可能な環境の構築に貢献するものである.本研究のソースコードは,GitHub にて公開している(https://github.com/d3-ai/Flower_mockup).
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA12149313
書誌情報 研究報告組込みシステム(EMB)

巻 2022-EMB-61, 号 8, p. 1-8, 発行日 2022-11-10
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-868X
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 13:50:02.799247
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