[B-7-4] Relationship analysis between data processing server placement and required link capacity for federated learning
この講演は本会「学術奨励賞受賞候補者」の資格対象です。
Keywords:Federated Learning、最適化、リンク容量
ネットワーク帯域制約を考慮した federated learning(FL) のためのデータ分散法が既に検討されている.その先行研究では,ネットワーク内の各ノードが所有するデータをネットワーク上に分散配置されたサーバに送信し,各サーバがそのデータを用いて学習して FL を行う.本稿では,効率的な学習のための要件を満たし,かつ必要なリンク容量を最小にするためのサーバの配置を明らかにすることを目的として,トイモデルにサーバを 2 つ配置し,各ノードでのデータ生成量が均一,不均一な場合における必要リンク容量を調査する.具体的には,各サーバのデータ収集量が均等になり,データの配信先となるサーバの配置位置が性能に与える影響を分析する.なお,本稿では各リンクの容量は均一であると仮定する.
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