講演情報

9:15 〜 9:30

[B-6-47]非集中型連合学習におけるデバイス基地局接続先選択の一検討

〇田尻兼悟¹、川原亮一² (1. NTT株式会社、2. 東洋大学)

キーワード：

Federated Learning、数理最適化、無線ネットワーク

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．

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