研究課題
若手研究
本研究は、通信・計算時間とデータ分布の近いエッジデバイスのコホート(Cohort)化に基づいた新しい無線連合学習(Wireless Federated Learning)技術を開発するのを目的としている。特に、学習性能の評価指標である最適性ギャップに通信・計算時間とデータ分布を取り入れ、その閉形式の表現を導出し、混合整数非線形計画法を用いて最適性ギャップの最小化問題を定式化する。また、通信・計算時間とデータ分布を考慮した時空間的にコホートを生成する手法を提案し、コホートベースでのサンプリング方法を開発する。最後に、計算機シミュレーションと実証実験から、提案法の学習性能を検証する。