[B-15] センサネットワークとモバイルインテリジェンス

[B-15-46] クライアントデータの要約統計量を用いたクラスタリング連合学習

^○北川雄一, 谷村崇仁, 高瀬誠由 (日立)

この講演は本会「学術奨励賞受賞候補者」の資格対象です。

キーワード：連合学習、機械学習、AI、クラスタリング

近年、データに内在する機密の保護と分散的なAIモデルの訓練を両立する手法として連合学習が注目されている。連合学習は各クライアントデータの特性が異なる場合、訓練されるAIモデル性能が劣化することが知られており、連合学習過程で生成されるローカルAIモデルをクラスタリングし、クラスタごとでAIモデルを集約することでAIモデル劣化を防ぐ手法が提案されている。本研究では、クライアントデータの要約統計量を用いて連合学習前にクライアントをクラスタリングする新手法の提案と評価をした。評価の結果、従来連合学習に比べ、AIモデル性能が約4%向上し、計算及び通信量を削減しつつ、効果的にAIモデル訓練が可能であることが示唆された。