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J-GLOBAL ID：202002216740992989   整理番号：20A0661607

サーバレスFederated Learningのための分散最適化

著者 (5件)： 田谷昭仁 (青山学院大 理工) ,  戸辺義人 (青山学院大 理工) ,  西尾理志 (京大 大学院情報学研究科) ,  守倉正博 (京大 大学院情報学研究科) ,  山本高至 (京大 大学院情報学研究科)
資料名： 情報処理学会全国大会講演論文集
巻： 82nd  号： 3  ページ： 3.19-3.20  発行年： 2020年02月20日 
JST資料番号： S0731A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・小規模データを所有する個人や中小企業などが独立した学習器を学習させ,それらの連携により,大規模データを使用した学習と同程度の性能を達成する学習手法。
・SNS等のネットワークを介して学習器同士が学習途中のモデルを共有し,最終的には,全学習器がネットワーク上の全データを使って学習した場合と同等の学習モデル。
・提案手法は,中央局が不要で,参加する学習器同士が対応であるため,サービスの寡占化を防止。

シソーラス用語： *学習 ,  記憶効果 ,  分散化 ,  *機械学習 ,  学習機械 ,  *学習アルゴリズム ,  *学習モデル ,  サービス
準シソーラス用語： Federated Learning ,  *分散学習 ,  *分散学習アルゴリズム ,  SNS

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  計算機網  (JC03000K)

引用文献 (3件)：

• McMahan, H. B., et al.: Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data, Proc. of AISTATS, 2017.
• Anil, R., et al.: Large Scale Distributed Neural Network Training through Online Distillation, Proc. Of ICLR, Apr, 2018.
• Nedic, A., et al.: Constrained Consensus and Optimization in Multi-Agent Networks, IEEE Trans. Autom. Control, Vol.55, No.4, pp.922-938 (2010).

タイトルに関連する用語 (3件)： サーバ ,  レス ,  分散最適化