Decentralized Federated Learning over Wireless Channels: A Review
Koya SATO · IEICE ESS FUNDAMENTALS REVIEW · 2022
機械学習の発展は目覚ましく，理論と実用双方から幅広い研究が行われている．一方，機械学習のアプリケーション拡大に伴い，データプライバシーや通信コストに対する懸念も顕著になっている．本稿では，こういった問題の抜本的解決とビッグデータ解析の両立に向けた方式として近年注目されている，連合機械学習(FL: Federated Learning)をはじめとした分散的な機械学習方式について概説する．特に，集中制御サーバを設けないFLである分散連合機械学習(DFL: Decentralized FL)に着目し，無線通信路における問題とその解決に向けた方策を述べる．