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講演抄録/キーワード
講演名 2020-01-31 10:00
[ポスター講演]実ネットワークにおけるFederated Learningの実験評価
吉田直矢西尾理志守倉正博山本高至京大SeMI2019-110
抄録 (和) FL (Federated Learning) は,モバイル端末が持つデータを端末に保持したまま利用する分散学習方式の1つである.
FLでは,各端末が自身のデータでモデルを更新し,サーバがそれらのモデルを1つに集約する.
したがって,無線ネットワーク内の端末間に通信・計算資源の差があるとき,資源の乏しい端末が学習のボトルネックとなる.
この問題を解決するFLの拡張方式として,通信帯域と計算能力に応じて端末を選択するFedCS (FL with Client Selection) 方式が提案されている.
このようにFLやその拡張方式が提案されている一方,ネットワークや端末性能はシミュレーションであり、実験では評価されていない.
ゆえに本研究では実機実装によりFLを実験評価する.
モバイル端末としてLinuxボードを用い,無線LANを介してサーバと接続しFLを行う.
FLは,端末を選択しない方式とFedCS方式の2つの方式を取り,画像のクラス分類問題を解く.
実験結果から,実機を用いたFLによりシミュレーションと同様に学習可能であることを実証した. 
(英) Federated Learning (FL) is a decentralized learning mechanism, which enables to train machine learning (ML) models using data of mobile devices while keeping all the data on the devices.
In FL, a cloud server updates a model by aggregating multiple models updated by the mobile devices.
Therefore, the overall training process can become inefficient when some devices are with poor computational resources or wireless channel conditions.
In order to mitigate this problem, FL with Client Selection (FedCS) protocol, an extension of FL, has been proposed which solves a client selection problem with resource constraints.
While FL and extensions of it have proposed as described above, the bandwidths and computation capability of each client are evaluated by only simulation.
Thus, we implement the FL on real devices and evaluate it experimentally.
We implement a server and Linux-based single board computers with wireless LAN connection.
We performed non-selection FL protocol and FedCS protocol in the environment and solved a image classification problem.
The experimental results show that the FL using real devices can learn the model as well as the simulation.
キーワード (和) Federated Learning / 実験評価 / モバイルネットワーク / スケジューリング / 機械学習 / / /  
(英) Federated Learning / Experimental Evaluation / Mobile Networks / Scheduling / Machine Learning / / /  
文献情報 信学技報, vol. 119, no. 406, SeMI2019-110, pp. 49-50, 2020年1月.
資料番号 SeMI2019-110 
発行日 2020-01-23 (SeMI) 
ISSN Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード SeMI2019-110

研究会情報
研究会 SeMI  
開催期間 2020-01-30 - 2020-01-31 
開催地(和) ことひら温泉琴参閣 
開催地(英)  
テーマ(和) センシング,モビリティ,モバイル・ユビキタスコンピューティング,センサ・アドホック・モバイルネットワーク,アプリケーション,一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SeMI 
会議コード 2020-01-SeMI 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 実ネットワークにおけるFederated Learningの実験評価 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Experimental Evaluation of Federated Learning in Real Networks 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) Federated Learning / Federated Learning  
キーワード(2)(和/英) 実験評価 / Experimental Evaluation  
キーワード(3)(和/英) モバイルネットワーク / Mobile Networks  
キーワード(4)(和/英) スケジューリング / Scheduling  
キーワード(5)(和/英) 機械学習 / Machine Learning  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 吉田 直矢 / Naoya Yoshida / ヨシダ ナオヤ
第1著者 所属(和/英) 京都大学 (略称: 京大)
Kyoto University (略称: Kyoto Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 西尾 理志 / Takayuki Nishio / ニシオ タカユキ
第2著者 所属(和/英) 京都大学 (略称: 京大)
Kyoto University (略称: Kyoto Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 守倉 正博 / Masahiro Morikura / モリクラ マサヒロ
第3著者 所属(和/英) 京都大学 (略称: 京大)
Kyoto University (略称: Kyoto Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 山本 高至 / Koji Yamamoto / ヤマモト コウジ
第4著者 所属(和/英) 京都大学 (略称: 京大)
Kyoto University (略称: Kyoto Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2020-01-31 10:00:00 
発表時間 90分 
申込先研究会 SeMI 
資料番号 SeMI2019-110 
巻番号(vol) vol.119 
号番号(no) no.406 
ページ範囲 pp.49-50 
ページ数
発行日 2020-01-23 (SeMI) 


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