2023 Fiscal Year Research-status Report
モデル支援型ネットワークに基づく連合学習模倣による端末不均質性への適応
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23K13334
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| Research Institution | Nagoya Institute of Technology |
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Principal Investigator |
中井 彩乃 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (10951593)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| Keywords | 連合学習 / モデル支援型ネットワーク / 深層展開 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，多数のモバイル端末のパーソナルデータをプライバシーを保護しながら通信を介して学習できる分散機械学習法である連合学習を扱う．学習性能向上の妨げとなる端末ごとの不均質要因（データ，計算能力，通信環境）に対応すべく，深層学習技術に基づき，各端末に割り当てられる最適学習寄与率の解明を目指す．
本年度はモデル支援型ネットワークを用いた連合学習模倣を検討し，最適学習寄与率の解明に取り組んだ．現実的な端末不均質環境のもとでの計算機シミュレーションにより，提案法により得られる学習寄与率が従来法と比較して高精度な学習結果をもたらすことを示した．さらに，提案手法の収束レート解析にも取り組み，学習寄与率の分散が一定以下である限り提案法の収束レートは従来法と同等となることを示した．本成果は論文誌に投稿中であり，プレプリントサーバーにて公開している．
また，将来の大規模連合学習を想定し，通信性能向上のためのデータ相関を活用したプリコーダ最適化法の提案と，省消費電力のためのアナログ光デバイスを用いる連続時間信号検出法の提案にも取り組んだ．前者に関しては論文1報が掲載となった．後者は論文誌の査読過程にあり，プレプリントサーバーにて公開している．
なお，産前産後の休暇，育児休業の取得により，2023年9月から2024年8月にわたり研究を中断している．これに伴い，研究計画時に予定していた国内外での成果発表も延期としている．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
産前産後の休暇，育児休業の取得に伴い本年度は半年間研究を中断しており，本年度実施を計画していた最適寄与率設定法の逆算的な導出については実施ができていない．しかし，当初の計画にはなかったものの重要となる収束レート解析や，大規模連合学習を想定した派生研究を実施できた．総合的にはやや遅れていると判断する．
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| Strategy for Future Research Activity |
育児休業終了後，2024年9月より研究を再開する．その半年間を利用し，本年度実施を予定していた最適寄与率設定法の逆算的な導出に取り組む．研究実施機関の1年延長を申請し，当初の研究計画を1年ずらして実施していく予定である．
学術論文を中心とした成果発表に注力する．
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| Causes of Carryover |
産前産後の休暇，育児休業の取得に伴い，本年度のうち半年間は研究を中断していた．そのため，特に国内外での成果発表のために使用予定であった費用が次年度使用額として生じている．
本研究課題は1年延長の申請を予定しているため，育児休業終了後から改めて研究計画に沿って使用する．
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| Remarks |
A. Nakai-Kasai and T. Wadayama, ``Deep unfolding-based weighted averaging for federated learning in heterogeneous environments,'' arXiv, arXiv:2212.12191[cs.LG], Dec. 2022.
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