[B-6] Network Systems

9:15 AM - 9:30 AM JST(12:15 AM - 12:30 AM UTC)

[B-6-47] A Study on Device-Base Station Connection Selection in Decentralized Federated Learning

〇Kengo Tajiri¹, Ryoichi Kawahara² (1. NTT Inc., 2. Toyo University)

Keywords:

Federated Learning,mathematical programming,wireless network

近年，処理負荷分散を目的とした分散機械学習技術としてDecentralized Federated Learning (DFL) [1]が注目されている．DFLではサーバを介さずユーザデバイス (User Equipment; UE) 間でモデルを交換するため輻輳やプライバシーの問題を軽減できるが，学習時間は無線帯域に大きく依存する．本稿ではUEと基地局 (Base Station; BS) の接続先およびリソースブロック (Resource Block; RB) 割当の共同最適化によるDFL学習時間の短縮を検討する．