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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-03-05 13:25 A Decentralized Federated Learning Framework for Heterogeneous IoT Networks ○Yunge Xu・Tomoaki Ohtsuki（Keio）  RCS2025-278 |
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| 抄録 | （和） | (まだ登録されていません) |
| （英） | We study decentralized federated learning (DFL) in Internet-of-Things (IoT) networks, where clients collaboratively train models without a central server and without sharing raw data. In real-world scenarios, heterogeneity poses a major challenge. First, different clients often require customized models tailored to diverse tasks. Second, client drift can significantly slow convergence. To address these issues, we propose a knowledge-distillation-based DFL method grounded in deep mutual learning (DML). Each participant maintains two models: a proxy model and a local model. During local training, the two models perform mutual distillation without constructing any public dataset. The proposed approach supports model heterogeneity, allowing each client to adopt an arbitrary architecture for its local model. Information is exchanged directly and efficiently among participants via shared proxy models. Experimental results demonstrate that our method achieves substantial improvements in convergence speed, accuracy, and communication cost. | |
| キーワード | （和） | / / / / / / / |
| （英） | decentralized federated learning / IoT networks / knowledge distillation / deep mutual learning / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 387, RCS2025-278, pp. 110-115, 2026年3月. | |
| 資料番号 | RCS2025-278 | |
| 発行日 | 2026-02-25 (RCS) | |
| 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 | RCS2025-278 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCS SR SRW |
| 開催期間 | 2026-03-04 - 2026-03-06 |
| 開催地（和） | 東京理科大学 葛飾キャンパス |
| 開催地（英） | Tokyo University of Science |
| テーマ（和） | 移動通信ワークショップ |
| テーマ（英） | Mobile Communication Workshop |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | RCS |
| 会議コード | 2026-03-RCS-SR-SRW |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Decentralized Federated Learning Framework for Heterogeneous IoT Networks |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | / decentralized federated learning |
| キーワード(2)（和/英） | / IoT networks |
| キーワード(3)（和/英） | / knowledge distillation |
| キーワード(4)（和/英） | / deep mutual learning |
| 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） | 許 耘閣 / Yunge Xu / キョ ウンカク |
| 第1著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大槻 知明 / Tomoaki Ohtsuki / オオツキ トモアキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-03-05 13:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | RCS |
| 資料番号 | RCS2025-278 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.387 |
| ページ範囲 | pp.110-115 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-02-25 (RCS) |
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