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[3P5-OS-17a-05] クライアントの自治型連合学習モデルによるデータ独自性の定量化とその評価
キーワード：連合学習、データ独自性、パーソナライズド連合学習
近年，分散配置されたデータから学習する手法である連合学習(Federated Learning: FL) が注目されている．FL はプライバシーの保護などの利点を持つ一方で，サーバ側でデータ収集を行わないため，non-i.i.dである各クライアントのデータ分布を特徴づけることが困難である．本研究ではサーバ側により構築される全データ対応の一般モデルと，各クライアントデータ対応の個別モデルを扱う自治型連合学習を用い，データの独自性を定量化する．提案手法の有用性をモデルの性能及びデータの特徴抽出の観点から評価する．
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