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ベイズ連合学習
ベイズ連合学習は、モデル学習が生のデータを共有せずに複数のクライアントに分散される連合学習と、ベイズ推論を組み合わせたものであり、各クライアントは単一の点推定ではなく、モデルパラメータに対する事後分布を維持します。これにより、原理に基づいた不確実性定量化と、異種混合でプライバシーを保護するデータサイロ間でのより堅牢なモデル集約が可能になります。
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出典
- Yurochkin, M., Agarwal, M., Ghosh, S., Greenewald, K., Hoang, N., & Khazaeni, Y. (2019). Bayesian Nonparametric Federated Learning of Neural Networks. Proceedings of the 36th International Conference on Machine Learning (ICML 2019), PMLR 97, 7101–7110. link ↗
- Corinzia, L., & Buhmann, J. M. (2019). Variational Federated Multi-Task Learning. arXiv preprint arXiv:1906.06268. link ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Federated Learning (Probabilistic Federated Model Aggregation). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/machine-learning/bayesian-federated-learning
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