AI用語集
人工知能の完全辞典
データの不均質性
連合学習システムにおける異なるクライアント間でのデータ分布、品質、量の有意な変動であり、グローバルモデルの収束に直接影響を与える。
システムの不均質性
分散連合学習ネットワークにおける参加デバイスの計算能力、利用可能メモリ、エネルギーリソースの相違。
非IID
連合クライアント間で独立かつ同一に分布していないデータ分布。各ローカルデータセットが異なる統計的特性を示す状態。
加重連合集約
各クライアントのデータセットサイズと貢献の品質に基づく適応的重みを使用して、ローカルモデル更新を組み合わせるアルゴリズム。
連合パーソナライゼーション
協調学習の利点を活かして全体的な性能を維持しつつ、グローバルモデルを各クライアントの特性に適応させるアプローチ。
可用性バイアス補償
接続性とリソース可用性の変動による連合クライアントの参加不均衡を補正する技術。
連合層別化
データ特性またはシステム特性に基づいてクライアントを均質なグループに編成し、協調学習を最適化する方法。
連合ドメイン適応
共有知識を保持しつつ、連合モデルが各クライアントドメインの特定のデータ分布に適応することを可能にするプロセス。
連合メタ学習
連合モデルが最小限の局所適応で新しいクライアントデータ分布上で迅速に学習する方法を学習するパラダイム
計算能力格差に対するロバスト性
参加者間の計算能力の極端な変動にもかかわらず、連合システムが最適な性能を維持する能力
連合表現アラインメント
異種クライアント間で特徴空間を同期させ、モデルの局所更新の効率的な集約を容易にする技術
連合マルチタスク学習
連合環境内で共通の表現を共有しながら、複数のクライアント固有タスクを同時に最適化するフレームワーク
適応的連合量子化
各クライアントの計算能力と通信能力に応じて、モデル更新の数値精度を動的に調整する方法
能動的クライアント選択
クライアントの異質性と潜在的な貢献度に基づいて、連合学習の各ラウンドでの参加者選択を最適化する戦略
レジリエント集約
分布と性能が非常に異質なクライアントからのモデル更新を効果的に組み合わせることができる堅牢なアルゴリズム