[B-7] 情報ネットワーク

[B-7-4] Federated learningのためのデータ処理サーバ配置と必要リンク容量の関係分析

^○加藤瑠¹, 大熊百馨¹, 川原亮一¹, 田尻兼悟² (1.東洋大, 2.NTT)

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：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.