AI用語集
人工知能の完全辞典
FedAvg（フェデレーテッド・アベレージング）
連合学習における基本的な集約アルゴリズムで、クライアントのデータセットサイズに基づいてローカルモデルの重みの加重平均を計算し、グローバルモデルを作成する。
FedProx（フェデレーテッド・プロキシマル）
FedAvgの拡張で、近接正則化項を追加してローカル更新をグローバルモデルに近く保ち、クライアントの異質性を低減する。
SCAFFOLD（確率的制御平均化）
制御変数を使用してクライアント-サーバードリフトバイアスを補正し、データ異質性の影響を低減する高度な集約アルゴリズム。
FedBN（フェデレーテッド・バッチ正規化）
各クライアント固有のバッチ正規化統計を維持しながら、モデルの他のパラメータを共有する集約手法。
FedOpt（フェデレーテッド最適化）
高度なサーバーオプティマイザ（Adam、Yogi）を使用して、非IID連合学習シナリオでの収束を改善するアルゴリズム群。
FedMA（フェデレーテッド・マッチング平均化）
重みを直接集約する代わりに、ローカルモデル間の類似ニューロンをマッチングして平均化するニューラル集約アルゴリズム。
FedNova（フェデレーテッド正規化平均化）
ローカル最適化ステップ数でローカル更新を正規化し、異質環境での集約バイアスを補正する手法。
FedYogi
FedAvgとYogiアルゴリズムを組み合わせ、非IIDデータ分布への適応性を高めた連合学習用適応型オプティマイザ。
FedAdam
FedAvgの変種で、サーバー側にAdamオプティマイザを組み込み、学習率を動的に管理し収束を改善する。
FedPer（フェデレーテッド・パーソナライゼーション）
モデルをグローバルベースとローカルパーソナライゼーション層に分割するアーキテクチャで、各クライアントに特化した適応を可能にする。
FedRep（フェデレーテッド・表現学習）
表現学習（グローバル）と分類器（ローカル）を分離する手法で、異種データにおける性能を最適化する。
FedCurv（フェデレーテッド・曲率）
フィッシャー曲率情報を組み込んだアルゴリズムで、クライアントの高い異質性があるシナリオでの集約を改善する。
FedSGD（フェデレーテッド確率的勾配降下法）
基本変種で、クライアントは集約前に単一の勾配パスを実行し、ローカル計算を削減するが通信を増加させる。
FedDist（フェデレーテッド蒸留）
知識蒸留に基づく集約手法で、クライアントはモデル重みではなくソフトマックス出力を共有する。
FedAdagrad
FedAvgとサーバー側Adagradオプティマイザの組み合わせで、勾配の履歴に基づいて学習率を適応させる。
FedBN+（フェデレーテッド・バッチ正規化プラス）
FedBNの高度な拡張で、ローカルとグローバルのハイブリッド正規化統計を使用し、汎化とパーソナライゼーションのバランスを取る。
FedMLD（連合マルチレイヤー蒸留）
異種クライアント間で知識を効率的に転送するために、モデルの複数層に適用される蒸留技術。
FedAMP（連合適応型マルチプロキシ）
集約時に異なるクライアントデータ分布を表現するために適応型の複数プロキシを使用する手法。
FedRL（連合強化学習）
分散強化学習モデルに特化した集約パラダイムで、最適なローカルポリシーを組み合わせる。
FedCV（連合コンピュータビジョン）
分散画像データを処理するコンピュータビジョンモデルのための専門的な集約アルゴリズムの集合。