講演抄録/キーワード |
講演名 |
2022-01-21 15:40
[ショートペーパー]連合学習におけるストラグラーによる影響に関する研究 ○福本 駿・李 睿棟(金沢大) SeMI2021-59 |
抄録 |
(和) |
連合学習(Federated Learning, FL)は,プライバシー保護やコンピューティング負荷の分散を可能とする機械学習方式であり,様々な研究が行われている。FLには,参加したノードの中に学習やパラメータサーバー(PS)との通信が遅いデバイスが存在すると,全体の学習が遅くなるというストラグラーによる問題がある。本研究では,それらの原因をデバイスの計算能力や,通信能力や,学習データの量で分類し,計算能力による原因のFLの結果への実際影響を実験で調査する。実験結果によると,CPUの計算能力が変わると,学習プロセスがメモリロードプロセスよりもストラグラーの形成に大きい影響を与えることが分かった。 |
(英) |
(Not available yet) |
キーワード |
(和) |
連合学習 / ストラグラー / エッジコンピューティング / / / / / |
(英) |
Federated learning / straggler / edge computing / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 121, no. 333, SeMI2021-59, pp. 30-32, 2022年1月. |
資料番号 |
SeMI2021-59 |
発行日 |
2022-01-13 (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) |
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