岩田君がICCE-TW2024で発表した論文がIEEEXploreに掲載されました
2024年7月9日〜11日に台湾・台中で開催された国際会議「IEEE International Conference on Consumer Electronics Taiwan (ICCE-TW 2024)」において修士課程1年の磐田寛大君が発表した論文が、IEEEXploreに掲載されました。
論文のタイトルは，「Hierarchical Federated Learning Using Client Clustering under Non-IID Data（非独立同分布データ環境におけるクライアントクラスタリングを用いた階層型連合学習）」。ユーザが持っているデータの分布に偏りがある場合（Non-IID: non-independent and identically distributed） には、分散機械学習の一つである連合学習がうまく動作しないことが知られています。本論文では、クライアントのもつ学習データの分布を使ってクラスタリングを行い、2段階で連合学習を行う手法を提案、学習効率を高めることに成功しました。
（論文要旨）
本論文では、連合学習においてクライアントのもつデータ分布がnon-IIDのときに精度が低下する問題に対し、階層型連合学習手法を提案する。クライアントのデータ分布によりクラスタリングを行い、連合学習を階層的に行うことで、データ分布の偏りを抑制しながら前クライアントの学習データを活用することが可能となる。オープンデータのCIFAR-10を用いた実験により、提案手法は通常の連合学習や従来手法のFedCLSと比較して高い精度と高速な収束速度を達成することを示した。
本論文はIEEEXploreよりダウンロード可能です（アクセス権をお持ちの方のみ無料）。
Hiroto Iwata, Hiromichi Yajima, Shota Ono, Taku Yamazaki and Takumi Miyoshi, "Hierarchical Federated Learning Using Client Clustering under Non-IID Data," IEEE International Conference on Consumer Electronics Taiwan (ICCE-TW 2024), Taichung, Taiwan, pp. 43-44, July 2024.
DOI: 10.1109/ICCE-Taiwan62264.2024.10673888
なお、日本大学 上田清志教授との科研費共同研究による論文も掲載されました。
Akito Maeda, Kiyoshi Ueda, Takumi Miyoshi, Taku Yamazaki, and Ryo Yamamoto, "OLSR-based Multiple UAV Routing Method Avoiding Collision Due to Link Crossing," IEEE International Conference on Consumer Electronics Taiwan (ICCE-TW 2024), Taichung, Taiwan, pp. 759-760, July 2024.
DOI: 10.1109/ICCE-Taiwan62264.2024.10674218
Copyright (c) 2007-2021 Multimedia Information Network Laboratory, SIT, All rights reserved.