2020 年度情報処理学会関西支部 支部大会

G-33

Federated Learning over DTN によるオブジェクト認識モデルの地域間での共有手法の検討
A method for sharing object recognition models among regions with Federated Learning over DTN
冨田周作†

Shusaku Tomita

1.

中村優吾

†

Yugo Nakamura

はじめに

諏訪 博彦 †‡安本

Hirohiko Suwa

Keiichi Yasumoto

慶一†‡

上記の問題に対して Google は Federated Learning とこの数年間に，スマートフォンが一般に普及したこという呼ぶ手法を提案している．Federated Learning は，で，人々が情報通信技術（ICT）を利用する頻度が高く複数のデバイスが分散して持つデータをモデルの訓練になった．ICT の利用が容易になったことにより，その利使用する手法である [2]．この手法の利点として，ロー便性が一般社会に普及し日常生活の様々な場面においてカルにあるデータをオンデバイスで訓練し，デバイスご利便性をもたらしている．観光分野においても ICT の活とに訓練したモデルを外部で統合するため，プライバシ用が進んでおり，観光エリアに関する情報の広範囲への情報を含む生データを外部に提供する必要がないことが提供や観光客からのフィードバックの獲得が容易となっ挙げられる．プライバシ情報の有無に依存しない機械学た．更に，スマートフォンの GPS を用いた位置情報や習が可能になれば，多様で膨大なデータに対応可能なモ

SNS への投稿等のデータに基づき，観光客の行動原理デルを獲得することが容易になり，汎化性能の高いモデ等の把握が可能になると考えられている．ICT を利用しルによって様々な分野での応用範囲が広がると期待されて観光に関わる現象を把握することによって，外国人観ている．しかし，Federated Learning のオリジナルの文

光客や日本人観光客のリピータの増加に繋がる企画の立献 [2] に述べられてい手法では，外部サーバが必要であ案が促されると期待されている [1]．また，ICT の普及り，デバイスの数や分布範囲が大きくなる程，広域ネットに貢献しているスマートフォン等のスマートデバイスのワークへの依存性が高まる．従って，広域通信が利用でき性能も改善しており，バッテリの持続時間やデータの処ないあるいは不安定な場所や状況においては Federated

理性能が年々向上している．デバイスの種類も，スマー

Learning を行うことが困難となる．また，ユーザは WiFi

トウォッチやスマートグラス等，多様性に富むようにななどが使えない環境にいる場合，4G などの広域通信をり我々の生活に浸透しつつある．近年，ビッグデータ分利用してサーバとの通信を行う必要が生じ，それには費析とその活用に対する社会の注目度が高くなっており，用がかかることから，ユーザが Federated Learning の利

データ収集やその分析結果に基づくサービスの提供が前用を望まないことも考えられる．そのため，Federated

述のスマートデバイスを通して行われている．本研究でLearning を実行するタイミングが制限される．特に，観対象とする観光分野においても今後ビッグデータ分析の光分野での利用を想定した場合，観光客は広範囲を移動技術が応用され，より高度な観光サービスが社会に普及することも多いので，Federated Learning を行うためにしていくと予想される．しかし，ビッグデータ分析にははユーザは通信のコストを負担しなければならない．

膨大な量のデータが必要となる．そのような大量のデー

そこで，本研究では，観光分野を対象として，地域内タは大企業や行政機関等大きな組織が所有することが多の観光オブジェクト認識モデルを Federated Learning といが，プライバシの保護や組織間の競合等の観点から外DTN を用いて地域間で共有する手法について検討する．

部に公開されることはほとんどない．しかし，組織が所DTN(遅延耐性ネットワーク) とは，長時間に渡る遅延や有するデータにも，量・多様性において限りがあり，機過酷な通信環境でもノード間の情報通信を可能とする技

械学習により訓練したモデルを構築しても，その汎化性術である．DTN を用いてデバイス間で通信を可能とす能に限界がある．この課題の改善には，組織が所有するれば，インターネットへの通信環境に依存しないモデル

ビッグデータの他にスマートフォンユーザ等の個人が収の共有が可能になると考える．更に，上記の問題につい集・所有するデータの使用が有望であるが，プライバシて DTN によるデバイス間の通信を行う事で，外部サー保護やリソースの制限の観点で困難である．

バへの通信コストを削減できると考える．本稿では，そ†‡

奈良先端科学技術大学院大学，Nara Institute of Scienceand Technology
理 化 学 研 究 所 革 新 知 能 統 合 研 究 セ ン タ ー (AIP),RIKEN, Center for Advanced Intelligence Project(AIP)の共有手法を實現するための問題設定を述べ，観光エリア間を移動するデバイスユーザのモデル共有シナリオに対して 3 つのヒューリスティック手法を導入し，有効性を評価する．

2.

関連研究

モデルを送信する際，パラメータの一部を省き，小さいサ本研究が対象とする Federated Learning の概念は，イズのモデルをエッジデバイス上で訓練する Federated

データセンタ以外の場所に分散しているデータを漏洩

Dropout という手法が提案されている．省略されたパラのリスクを最小限に抑えた上で機械学習モデルの訓練にメータは集約時に復元される．Federated Dropout によ用いるために Google により提案された．YANG[3] らはり訓練時の計算コストが削減される．これらのコスト削

Federated Learning の先行研究について調査しており，減手法によって，エッジデバイスからサーバへの通信コその概念，分類，定義，応用事例を述べている．YANG[3]

ストを 1/14，逆方向の通信コストを 1/28，エッジデバイによると，Federated Learning は Horizontal Federated

スの計算コストを 1/1.7 にそれぞれ削減できたという結Learning，Vertical Federated Learning 及び Federated

果が得られている．この論文では，Federated Learning

Transfer Learning の 3 種類に分類される．これらの手における通信コストと計算コストの削減を目的としてお法は訓練対象のデータとその内部に存在する特徴量の取り，本研究の目的とは異なる．

りうる範囲の違いによって分類されるが，いずれも外部

上記の関連研究では，Federated Learning に関する概サーバが存在するという共通点を持ち，全体の処理に重念や手法について研究されているが，いずれも広範囲に要な役割を担っている．

分布したデバイスのモデルを集約するサーバが設けられデバイスの状態に配慮した手法が Nishio[4] らによっており，アクセスするためにインターネットを経由するて提案されている．この手法では，通信状態や性能が良必要がある．本研究で提案する手法においては，DTN にいデバイスを Federated Learning に参加するデバイスとよってデバイス間のモデル共有を行うことで，インターして採用しており，効率的なモデルの訓練を行っている．

ネット環境に依存しないエッジデバイス間での Federated

状態の良いデバイスの選択方法として，モデル集約サーLearning の手法について検討する．

バから任意のデバイスへリソース状態のリクエストを送信しており，その情報からモデルを配布するデバイスの選択をしている．これらのデバイスを用いてモデルの学習を行うことにより，従来手法 [2] と比較して短時間でのモデルの性能向上を実現している．しかし，Federated

Learning に参加するデバイスをリソース情報を基準に選

3.

問題設定

本章では，地域間での観光オブジェクト認識モデルの共有手法における要素，制約条件，目的関数を定式化する．

3.1

想定環境の要素択しているため，訓練に有用なデータを保持しているデ本研究では，Federated Learning による観光オブジェバイスが選択されない可能性がある．そのため，有用なクトの認識モデルの学習を DTN を用いたデバイス間通データによるモデルの訓練が十分に行われない．

信で行う手法の実現を目指している．本節では，その手Feng[5] らの研究では，Federated Learning を用いて法を検討する上で必要となる想定環境について述べる．

人間の移動予測モデルを構築しており，デバイス–サー

表 1 に想定環境に現れる要素とその説明を示す．想定

バ間のモデルの送受信におけるプライバシ保護の手法に環境として，観光エリアの集合を A とする．それぞれのついて述べている．この手法では，移動予測モデルの中観光エリア a ∈ A には認識したい観光オブジェクトの集で通信時にプライバシ保護に関して問題のある部分と，合 Oa が存在している．Oa には移動するオブジェクト

プライバシの問題がない部分をそれぞれ個別に訓練す（動物，群衆，屋台など）と固定されたオブジェクト（建る．プライバシに問題がある部分はノイズ付きのデータ物，灯籠，樹木など）が含まれる．A のエリアには複数で訓練を行い，プライバシの問題がない部分はノーマルの観光客が滞在及び移動をしており，各観光客はスマーなデータで訓練を行う．個人情報漏洩の可能性がある部

トフォン等のモバイルデバイスを所持して活動する．モ分のセキュリティを強化する事で，Federated Learning

バイルデバイスの集合をデバイス Cmobile とする（各観を実世界で実行する上でのプライバシ漏洩のリスクを低

光客は 1 台のモバイルデバイスを持つとする）．観光客減している．この研究では時系列モデルに対してのみ有が持つデバイスの他にもサイネージ等の位置が変化しな効であるので，本研究で対象とするオブジェクト認識モいデバイスの集合 Cstationary がある．以上より，想定環デル等他の種類のモデルには対応できない．

境内のデバイスの集合 C を式 (1) で表す．

Caldas[6] らは，モデルの集約の際に生じる通信コストと，エッジデバイスでの計算コストを削減する手法を提C = Cstationary ∪ Cmobile(1)

案している．通信コストの削減では，モデルのパラメータイムスロット（時刻）の集合を T とする．c ∈ Cmobile

タに対して量子化をすることで，サーバとエッジデバイは，時刻によって位置が変化する．そのため，c の時刻ス間の通信データの量を削減している．また，サーバからt ∈ T における位置を pos(c, t) と表記する．時刻 t にデバイス c と他のデバイス c′ が互いに通信可能な範囲 R

表 1: 想定環境に登場する記号一覧にいる場合，それらのデバイスが互いにコンタクトしているとみなす．各コンタクト ctt (c, c′ ) を式 (2) に定義す

要素定義

る．全てのデバイスの全ての時刻におけるコンタクトのA

観光エリアの集合

集合 CN を式 (3) として定義する．

ctt (c, c′ ) = {(c, c′ , t)|c, c′ ∈ C, |pos(c, t)−pos(c′ , t)|≤ R)}(2)
CT = {ctt (c, c′ ) | c, c′ ∈ C, t ∈ T }

(3)

Ac

認識能力を強化したいエリア

Oa

認識オブジェクトの集合

Oc

認識強化オブジェクトの集合

Cstationary

固定デバイスの集合

Cmobile

移動デバイスの集合

各移動デバイス c ∈ Cmobile が収集・所持している

C

全デバイスの集合

データを Dc と表記する．固定デバイスはデータを収集

Rデバイスが通信可能な範囲しない．そのため，c ∈ Cmobile においては Dc ̸= ϕ，Dc

デバイス c が持つデータの集合c ∈ Cstationary においては Dc = ϕ としている．以上よD

全データ

り，想定環境内の全データ D を式 (4) として定義する．

Mcデバイス c が持つモデル∪Wc

モデル Mc のパラメータ

T

想定環境内の時間 t の集合

D=Dc(4)c∈Cmobile

デバイス c の時刻 t の位置

pos(c, t)

各デバイス c ∈ C はオブジェクト認識モデル Mc を保cnt (c, c )時刻 t でのデバイス c，c′ のコンタクト有しており，モデル Mc のパラメータ Wc を Federated

CN

全デバイスのコンタクト′Lerning に基づいた手法で他のデバイスと共有する．ここで，各デバイス c が持つモデル Mc には認識能力を強化したいエリアが設定されており，それを Ac ⊆ A とし類似度 dup(Ac , Ac′ , Oc , Oc′ ) を用いて共有後のデバイス

c の利得 G(c, cnt (c, c′ )) を式 (8) として定義する．式 (7)て表記する．Ac 内のオブジェクトの集合 Oc を式 (5) でにおいて β ∈ [0, 1] はシステムパラメタであり，エリア，定義する．モデル Mc はオブジェクト集合 Oc の認識能オブジェクトのどちらを重視するかに応じて予め与えら力を強化するものとする．

れるものとする．

Oc =∪Oa(5)a∈Ac

3.2

想定環境内の制約条件と目的関数

前節で述べた想定環境において，時刻 t で任意のデバイスに対して 1 対 1 のコンタクトが生じた場合，互いがdup(Ac , Ac′ , Oc , Oc′ ) = β|Oc ∩ Oc′ ||Ac ∩ Ac′ |+ (1 − β)|Ac ∪ Ac′ ||Oc ∪ Oc′ |(7)

G(c, cnt (c, c′ )) = (1 − (L(Wc ) − L(Wc ⊕ Wc′ )) (8)· dup(Ac , Ac′ , Oc , Oc′ )持つモデルの共有が可能であるとする．1 対多でコンタク

モデル共有時において，互いのデバイスはモデルの送受トした場合も，その中の 1 つのデバイスのみとモデルと信及びパラメータの統合で電力を消費する．送受信にか共有をすることが可能であるとする．この制約を二値変かる電力コストを SC ，モデルパラメータの更新処理に数 xcnt (c,c′ ) を用いて式 (6) として定義する．式 (6) におかかる電力コストを P C と表記する．

いて，xcnt (c,c′ ) はモデル共有の判断に用いる変数であり，

電 力 コ ス ト SC + P C を 考 慮 し な が ら ．利 得

デバイス c と任意のデバイス c′ との間でモデル共有を行G(c, cnt (c, c′ )) を最大化することを目的とするため，全う場合は xcnt (c,c′ ) = 1，共有しない場合は xcnt (c,c′ ) = 0

体的な利得関数 U を式 (9) として定義する．ここでとなる．

∑α ∈ [0, 1] はシステムパラメタであり，電力コストをどれだけ重要視するかに応じて予め与えられるとする．

xcnt (c,c′ ) ≤ 1, ∀c ∈ C, ∀t ∈ T(6)cnt (c,c′ )∈CN,c̸=c′

モデルの共有時は，共有後のモデルが共有前のモデルとU = αxcnt (c,c′ ) G(c, cnt (c, c′ ))+(1 − α)xcnt (c,c′ ) (SC + P C)

(9)

比較して性能が向上している場合と低下する場合がある．

本問題では，式 (6) の制約条件下で，U を最大化するこ

また，共有を行うデバイス間で Oc もしくは Ac が異なとであるため，目的関数を式 (10) として定義する．
∑M aximize
U subject to (6)(10)

る場合がある．そのため，モデルのパラメータの損失 Lと，式 (7) に示す Jaccard 係数に基づく Oc 及び Ac のcnt (c,c′ )∈CN

ユースケースによるアルゴリズムの検討

認識対象のオブジェクトが類似する程損失の差が小さく

前章で定義した問題は，全てのデバイスの時刻毎の位なるとして扱い，この損失の項を |Occ ∪Oc′′ | に代用して置が事前にわかっている場合においても，組み合わせ最計算する．このユースケースでは，Oc は c1 が認識対象適化問題となり，コンタクト数が多い場合には，実用的としたいオブジェクトの集合 (牡鹿，牝鹿，寺，社，桜，な時間で最適解を求めることは難しいと考えられる．さ池，鳥居) とし，Oc′ はコンタクトするユーザが認識対らに，現実にはコンタクトの正確な予測は難しいとい象とするオブジェクトの集合としている．式 (7) の計算う問題がある．そこで，本章では，幾つかのヒューリスで必要となる Ac は c1 が観光するエリアの集合 (奈良公

ティック手法を導入し，ユースケースを通じてそれらの園，東大寺，春日大社) であり，Ac′ は c1 とコンタクト有効性を確認していく．

するユーザが観光するエリアとして計算する．本ユース

4.

4.1

|O ∩O |c

ケースでは，経験的に，式 (7) において β = 0.5，式 (9)ユースケースのシナリオ

ユースケースについて述べるために，モデル共有が行われるシナリオを設定する．シナリオにおける想定環境を図 1 に示す．図 1 におけるシナリオでは奈良県を対象とし，その中で奈良公園，東大寺，春日大社を対象観光エリアとする．これらの観光エリアのオブジェクトの集合を O奈良公園 ,O東大寺 , O春日大社 と表記し，以下に示すオブジェクトを含んでいるとする．これらのオブジェクトは一部が観光エリア間で重複している．

O奈良公園 = { 牡鹿, 牝鹿, 小鹿, 鹿煎餅の売店, ...}O東大寺 = { 仏像, 池, 鯉, 桜, 牡鹿, 牝鹿...}において α = 0.5 に固定し，共有時の通信コスト SC 及びモデルのパラメータの更新処理コスト P C をそれぞれ0.1 とする．以上に基づき各共有手法における目的関数値を得て共有手法を評価する．
共有手法としては以下の 3 種類について考え，目的関数の出力値をそれぞれ得る．また，各手法において，電力コストを考慮し，モデルを共有可能なデバイス数は 5までとしている．

1. ランダムに選択されたデバイスと共有
2. 先にコンタクトしたデバイスと共有

O春日大社 = { 藤, 鳥居, 池, 鯉, 社, ...}

3. 認識対象オブジェクトのエリアのデータを一定数以上所有するデバイスと共有

観光エリア内では，デバイスのユーザ（が所持するデバイス）c1 , c2 , c3 , c4 , c5 , c6 , c7 , c8 , c9 がモデル共有を行う．各ユーザのモデルはそれぞれが所持しているデータについて訓練済みであるとする．ユーザのペルソナを表2 に示す．ユーザ c3 ，c8 は，観光エリア付近に住んでいる（c3 ）もしくは勤務しており（c8 ），最初から観光エリア内に滞在しているとする．図 1 に示すように，各ユーザが所有しているデータの種類と数は不均一であるとする．また，それぞれの観光エリアには土産店や敷地内入り口にサイネージが 1 つ設置されており，これらを

c奈良公園 , c東大寺 , c春日大社 とする．これらのサイネージは表3 に示すオブジェクトを認識対象としており，データは保持していない．本シナリオでは，ユーザ c1 の行動に着目し，モデルの共有方法について検討する．ユーザは最初
図 2a のように分布しており，それぞれ移動していくものとする．c1 は図 2a 左端の近鉄奈良駅付近から図 2a 右下の春日大社まで移動し，その途中で奈良公園，東大寺，春日大社の順に訪問する．その移動の途中で図 2b に示すように c3 , c4 , c奈良公園 , c7 , c2 , c東大寺 , c5 , c6 , c9 , c8 , c春日大社 の順にコンタクトし，互いのモデル共有が可能な状態になると想定する．

4.2

1 つ 目 の 共 有 手 法 の 場 合 ，c1 は コ ン タ ク ト し た
デバイスに対してランダムに二値変数 xcnt (c,c′ ) を決定する．その中で c4 , c7 , c5 , c東大寺 , c8 と共有した場合について検討する．この手法の場合，式 (9) より各ユーザとのコンタクトの際に得られる利得関数値をそれぞれ Uc4 , Uc7 , Uc5 , Uc東大寺 , Uc8 とすると，それぞれUc4 = 0.193, Uc7 = 0.400, Uc5 = −0.0427, Uc東大寺 =−0.0830, Uc8 = −0.0877 となる．よって，式 (10) よりc1 の目的関数値はこれらの総和であるため約 0.380 となる．

2 つ目の共有手法の場合，先にコンタクトする 5 つのデバイス c3 , c4 , c奈良公園 , c7 , c2 と共有し，それ以降は共有をしないものとする．上記と同様に計算を行うと，各コンタクトでは Uc3 = −0.877, Uc4 = 0.193, Uc奈良公園 =−0.0635, Uc7 = 0.400, Uc2 = −0.0966 の利得関数値を得る．そのため，この手法における目的関数値は約-0.444となる．

3 つ目の共有手法では，c1 が認識したいオブジェクトのデータを，一定数以上所持しているデバイスとモデルを共有する．この手法では，モデルの共有前に，デバイ共有手法の評価

スが所有している画像データについての情報を DTN で′

以下に述べる各共有手法による利得 G(c, cnt (c, c )) の共有する．この情報は，モデルのパラメータと比較して計算において，損失の項 1 − (L(Wc ) − L(Wc + Wc′ )) は，小さいデータサイズであるとして，通信コストはほとん奈良県の観光エリア

東⼤寺

奈良公園
!東⼤寺

：春⽇⼤社のデータ!$：東⼤寺のデータ!%!&!'

訪問

春⽇⼤社!奈良公園!"：奈良公園のデータ!#!(!)

!春⽇⼤社

!*
図 1: シナリオの概略図

東⼤寺!"#7 (!& , !1 )*8 : 13時13分!'!"#< (!& , !8 )*3 : 14時03分
東⼤寺! 東大寺!%
移動開始地点!"!#!$!&!

!"#$ (!& , !( )*& : 12時15分!(!"#5 (!& , ! 奈良公園)*0 : 12時49分

奈良公園!"#> (!& , !; )*? : 14時20分!"#: (!& , ! 東大寺)*; : 13時34分
奈良公園

奈良公園!*!)
春⽇⼤社!"#/ (!& , !0 )*1 : 12時25分

⽬的地点!

!"#2 (!& , !3 )*( : 12時45分!"#@ (!& , !A)*A : 14時42分

春日大社!"#$$ (!& , ! 春日大社)*&& : 15時14分

春⽇⼤社!"#$B (!& , !? )*&C : 15時00分(a) 各ユーザ及びサイネージの初期位置(b) c1 と各デバイスのコンタクト

図 2: 各デバイスの位置とコンタクト
ど無いとする．共有する情報としては，簡単のために，5.

おわりにデバイス内の各観光エリアに対する画像データ数を扱

本稿では，Federated Learning を用いた観光エリアのう．このユースケースにおいて，c1 が認識対象としていオブジェクト認識モデルを地域間で共有する手法に関するオブジェクトは各観光エリアに含まれている．そのたる問題設定について述べ，3 種類のモデル共有手法におめ，各観光エリアのデータを閾値以上の枚数で所有してける効果をユースケースで確認した．問題設定では，想いるユーザとモデル共有を行うものとする．この場合，定環境内でコンタクトするデバイスに対して，通信およ10 枚以上所有しているデバイスと共有を行う場合を考び計算にかかる電力コストを抑えながらモデル共有後のえる．Ac1 = { 奈良公園, 東大寺, 春日大社 } なので，こ利得を最大化する目的関数を定義した．この目的関数をの手法の場合，該当するユーザは c6 , c7 , c9 である．これ最大化するにあたり，デバイスが 1 度に共有できるモデらのデバイスとモデル共有を実行すると，各コンタクトルは 1 つに制限している．ユースケースでは，これらので Uc6 = −0.0320, Uc7 = 0.400, Uc9 = 0.116 の利得関数
値を得て，目的関数値は約 0.484 となる．

目的関数と制約条件に基づいて 3 種類の手法を用いて評価を行った．その結果として，認識対象のオブジェクト

上記の 3 種類の共有手法で目的関数値を導出した結果，に関する所持データ数をもとにモデルを共有するかどう認識対象オブジェクトのデータを一定閾値以上所有するかを判断する手法が最良だった．この結果より，デバイデバイスと共有する手法による目的関数値が最大となっス間で Federated Learning を実行する際は，モデルのパた．他の 2 つの手法と比較すると，デバイス内の情報をラメータ以外の情報も共有することで，効率的なモデル共有するコストが追加されるが，この情報の使用により共有が可能となると考えられる．また，本稿では，移動共有することが望ましいモデルが適切に判断されたと考

オブジェクトと固定オブジェクトを認識対象として扱っえられる．ており，将来的にそれらのオブジェクト認識に基づき，画像や動画から自動でキャプションを生成するモデルの

表 2: ユーザのペルソナ

ユーザ

認識対象

c1
(外国人観光客)

観光するエリア

データ数(奈良公園，東大寺，春日大社)

牡鹿，牝鹿，寺，社，桜， 奈良公園，東大寺，春日池，鳥居大社(0,0,0)c2(日本人観光客)c3(奈良公園付近の住民)
c4(京都府の住民)
c5(建築学専攻の外国人学生)
c6(建物好きな外国人観光客)
c7(タクシー運転手)

仏像，池，桜東大寺(26,5,30)

小鹿，桜，鹿煎餅の売店

奈良公園(65,10,9)

桜，藤，社，池奈良公園，春日大社(14,4,16)

寺，社，仏像東大寺，春日大社(0,0,0)

寺，社

東大寺，春日大社(10,98,91)

奈良県内のオブジェクト
全般

奈良公園，東大寺，春日大社(100,103,85)

c8(春日大社で働く人)
c9(日本人観光客)

藤，池，鯉

春日大社

(12,6,20)

小鹿，寺，社，桜，池，鳥居，鹿煎餅の売店

奈良公園，東大寺，春日大社(46,23,19)

表 3: サイネージの認識オブジェクト

International Conference on Artiﬁcial Intelligenceand Statistics (AISTATS), Vol. 54, , 2017.

サイネージ

認識対象

c奈良公園

牡鹿，牝鹿，小鹿

c東大寺

寺

c春日大社

藤，鳥居，社[3] Qiang Yang, Yang Liu, Tianjian Chen, and Yongxin
Tong. Federated machine learning: Concept andapplications. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology, Vol. 10, No. 2, pp. 1–19, 2019.
[4] Takayuki Nishio and Ryo Yonetani. Client selection実現に繋がると考えている．今後の研究では，実際に訓for federated learning with heterogeneous resources

練するデータを用いてデバイス間でオブジェクト認識モ

in mobile edge. Proc. IEEE ICC 2019, 2019.

デルを共有するシステムを構築し，シミュレーションを通してより有効な共有手法を検討する予定である．

[5] Jie Feng, Can Rong, Funing Sun, Diansheng Guo,and Yong Li. PMF : A privacy-preserving human

謝辞
本研究成果の一部は国立研究開発法人情報通信研究機構 (NICT) の委託研究「スマートコミュニティを支える高信頼ネットワーク構成技術の研究開発」により得られたものです．

参考文献[1] 国土交通省. ICT を活用した訪人外国人観光動態調査に関する手引き. available from https://www.mlit.

go.jp/common/001179200.pdf. accessed 2020-0720.
[2] H. Brendan McMahan, Eider Moore, Daniel Ramage, Seth Hampson, and Blaise Agüera y Arcas.
Communication-eﬃcient learning of deep networks
from decentralized data. Proceedings of the 20 th

mobility prediction framework via federated learning. Proc. ACM Interact. Mob. Wearable Ubiquitous Technol., Vol. 4, No. 1, pp. 1–21, 2020.
[6] Sebastian Caldas,

Jakub Konečný,

H. Bren-dan McMahan, and Ameet Talwalkar.

Expand-ing the reach of federated learning by reducing client resource requirements.
arXiv:1812.07210, 2018.

arXiv preprint