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アイテム
連合学習における機械学習モデルの差に基づくクライアント選択手法の検討
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/240309
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/240309df1124f2-ac3f-4ffd-8e22-f787257aaf30
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-DICOMO2024185.pdf (918.2 kB)
2026年6月19日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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| 非会員：¥660, IPSJ:学会員：¥330, DLIB:会員：¥0 | ||
| Item type | Symposium(1) | |||||||||||
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| 公開日 | 2024-06-19 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | 連合学習における機械学習モデルの差に基づくクライアント選択手法の検討 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||
| タイトル | Consideration of Client Selection Method Based on Differences of Machine Learning Models in Federated Learning | |||||||||||
| 言語 | ||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||
| 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 | ||||||||||||
| 慶應義塾大学大学院理工学研究科開放環境科学専攻 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 慶應義塾大学大学院理工学研究科開放環境科学専攻 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 慶應義塾大学理工学部情報工学科 | ||||||||||||
| 著者名 |
栁沼, 優太
× 栁沼, 優太
× 田中, 颯
× 重野, 寛
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| 論文抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | 機械学習の新たな手法の一つに連合学習が存在する．連合学習とは，データを集約せずに分散した状態で機械学習を行う方法であり，プライバシーを保護した状態で学習を行うことが可能である．一方で，クライアント間のデータ分布の違いによる精度低下の問題が挙げられる．それに対する解決策の一つとして，連合学習に参加するクライアントを選択する手法が存在するが，データ分布の特性により機能しない場合が考えられる．そこで本稿では，中央サーバの持つグローバルモデルの重みと，各クライアントの持つローカルモデルの重みの差を活用した，クライアントの選択手法を提案する．この手法では，グローバルモデルの重みに類似したローカルモデルの重みを持つクライアントを選択することが可能である．CIFAR-10データセットを用いて評価を行い，グローバルモデルの正解率は，従来のランダムな手法と比較して28.25%，既存手法のFedVarと比較して17.88%向上したことを示した． | |||||||||||
| 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2024論文集 巻 2024, p. 1365-1370, 発行日 2024-06-19 |
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| 出版者 | ||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||
