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  1. 研究報告
  2. システムとLSIの設計技術(SLDM)
  3. 2023
  4. 2023-SLDM-203

不均一なデータ分布下での効果的な非同期型分散学習法

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/228850
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/228850
94533cd1-43a1-49fe-a3c0-0f028d656e10
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-SLDM23203015.pdf IPSJ-SLDM23203015.pdf (998.8 kB)
 2025年10月31日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, SLDM:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2023-10-31
タイトル
タイトル 不均一なデータ分布下での効果的な非同期型分散学習法
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 ポスター
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
東京工業大学
著者所属
東京工業大学
著者所属
東京工業大学
著者所属(英)
en
Tokyo Institute of Technology
著者所属(英)
en
Tokyo Institute of Technology
著者所属(英)
en
Tokyo Institute of Technology
著者名 山崎, 朝斗

× 山崎, 朝斗

山崎, 朝斗

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西尾, 理志

× 西尾, 理志

西尾, 理志

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原, 祐子

× 原, 祐子

原, 祐子

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 中央サーバを置かない非同期型分散学習は,プライバシやセキュリティを保護し,中央サーバの運用コストや通信ボトルネックを軽減できるという観点から注目されている.近年,学習の収束が困難である不均一なデータ分布を対象とした学習手法が提案されてきたが,強い偏りのある不均一なデータ分布下や疎なネットワークトポロジにおいて学習の収束が遅くなる問題が存在する.本研究では,この問題の解決にあたって,エッジデバイス間でのパラメータ交換 (Swap) が強い偏りを持つデータ分布の学習に有効であることに着目する.さらに,疎なトポロジ向けのパラメータのスキップ手法 (Skip) を導入し,ネットワークトポロジを考慮して方向づけられた Swap と Skip を効果的に組み合わせた学習手法を提案する.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA11451459
書誌情報 研究報告システムとLSIの設計技術(SLDM)

巻 2023-SLDM-203, 号 15, p. 1-4, 発行日 2023-10-31
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8639
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 11:41:45.292408
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