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講演抄録/キーワード
講演名 2024-03-13 15:05
継続学習型連合学習モデルにおける効率的なリプレイデータの選択
北野優斗神戸大)・王 立華NICT)・小澤誠一神戸大IT2023-96 ISEC2023-95 WBS2023-84 RCC2023-78
抄録 (和) 本研究では,複数組織で日々生成される分散データを継続的に学習して高性能を維持することができる,継続学習型連合学習について提案する.具体的には,高性能な継続学習を実現するためのリプレイ用データセットを過去の学習データから効率的に選択する手法を提案し,山本らが提案した連合学習型勾配ブ―スティング決定木モデルeFL-Boostに組み込む.これにより,組織間で情報漏洩のリスクが低い統計情報のみを通信し,最適なリプレイ用データを選択することで,非定常データに対してもロバストな予測が可能となる. 
(英) In this study, we propose a continual federated learning that can continuously learn distributed data generated daily by multiple organizations to maintain high performance. Specifically, we propose a method for efficiently selecting a dataset for replay from past training data to achieve high-performance continual learning and incorporate it into eFL-Boost, a federated learning for gradient boosting decision tree model proposed by Yamamoto et al. This enables robust prediction even for non-stationary data by communicating only statistical information with a low risk of information leakage between organizations and selecting optimal data for replay.
キーワード (和) 継続学習 / 連合学習 / プライバシー保護 / 勾配ブ―スティング決定木 / / / /  
(英) Continual learning / federated learning / privacy preservation / gradient boosting decision tree / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 123, no. 424, ISEC2023-95, pp. 135-141, 2024年3月.
資料番号 ISEC2023-95 
発行日 2024-03-06 (IT, ISEC, WBS, RCC) 
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 IT2023-96 ISEC2023-95 WBS2023-84 RCC2023-78

研究会情報
研究会 RCC ISEC IT WBS  
開催期間 2024-03-13 - 2024-03-14 
開催地(和) 大阪大学吹田キャンパス 
開催地(英) Osaka Univ. (Suita Campus) 
テーマ(和) RCC・ISEC・IT・WBS合同研究会 
テーマ(英) RCC, ISEC, IT, WBS 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 ISEC 
会議コード 2024-03-RCC-ISEC-IT-WBS 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 継続学習型連合学習モデルにおける効率的なリプレイデータの選択 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Efficient Replay Data Selection in Continual Federated Learning Model 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 継続学習 / Continual learning  
キーワード(2)(和/英) 連合学習 / federated learning  
キーワード(3)(和/英) プライバシー保護 / privacy preservation  
キーワード(4)(和/英) 勾配ブ―スティング決定木 / gradient boosting decision tree  
キーワード(5)(和/英) /  
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) 北野 優斗 / Yuto Kitano / キタノ ユウト
第1著者 所属(和/英) 神戸大学 (略称: 神戸大)
Kobe University (略称: Kobe Univ)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 王 立華 / Lihua Wang / オウ リツカ
第2著者 所属(和/英) 国立研究開発法人 情報通信研究機構 サイバーセキュリティ研究所 (略称: NICT)
National Institute of Information and Communications Technology (略称: NICT)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 小澤 誠一 / Seiichi Ozawa / オザワ セイイチ
第3著者 所属(和/英) 神戸大学 (略称: 神戸大)
Kobe University (略称: Kobe Univ)
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講演者 第1著者 
発表日時 2024-03-13 15:05:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 ISEC 
資料番号 IT2023-96, ISEC2023-95, WBS2023-84, RCC2023-78 
巻番号(vol) vol.123 
号番号(no) no.423(IT), no.424(ISEC), no.425(WBS), no.426(RCC) 
ページ範囲 pp.135-141 
ページ数
発行日 2024-03-06 (IT, ISEC, WBS, RCC) 


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