講演情報
[BPO-1-05]Android 実機を用いた基地局割り当て予測のための階層型連合学習システムの実装と評価
◎△伊藤 哲也1、篠宮 紀彦1 (1. 創価大)
キーワード：
連合学習、階層型連合学習、基地局割り当て、Android
連合学習（FL）は無線アクセス制御への応用が期待されているが，多くの研究はシミュレーションに留まり実モバイル端末上の動作検証は乏しい．本稿では，中央サーバ１台・エッジサーバ２台・Android端末４台からなる3階層連合学習（HFL）テストベッドを構築し，基地局（AP）割り当て予測タスクで動作させた結果を報告する．4端末同期9セッションの集計で全体平均精度はサイクル1からサイクル5にかけて0.649から0.678へ上昇し，HFL集約を通じた緩やかな学習効果が確認された．一方，端末別では初期精度の低い端末で+0.10〜+0.17の向上が見られた反面，初期精度の高い端末では−0.08程度の低下が生じ，シミュレーションでは見られない端末間の学習効果の不均一性が観察された．この非対称な挙動は，非IIDなローカルデータ分布・FedAvgの集約特性・実機環境におけるOSスケジューリングや通信遅延の影響によるものと考察される．