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オンライン連合学習
オンライン連合学習（OFL）は、連合学習のプライバシー保護された分散構造と、オンライン学習の逐次的かつサンプルごとの更新方式を組み合わせたものである。モバイルデバイスやエッジセンサーなどのクライアントは、グローバルモデルを受信し、生の観測値を共有せずに新しく到着したローカルデータでそれを更新し、ほぼリアルタイムで集約する中央サーバーに圧縮された更新を提供する。
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出典
- Damaskinos, G., Guerraoui, R., Kermarrec, A.-M., Guirguis, A., Riviere, M., & Tempo, R. (2020). FLEET: Flexible and Efficient Federated Learning for Edge AI. Proceedings of Machine Learning and Systems (MLSys). link ↗
- McMahan, B., Moore, E., Ramage, D., Hampson, S., & Aguera y Arcas, B. (2017). Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data. Proceedings of the 20th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), 54, 1273–1282. link ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Online Federated Learning (Sequential Distributed Learning without Centralised Data). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/machine-learning/online-federated-learning
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- 差分プライバシープライバシー↔ compare
- Federated Learning（連合学習）プライバシー↔ compare
- オンライン学習機械学習↔ compare
- 確率的勾配降下法 (SGD)機械学習↔ compare
- 転移学習機械学習↔ compare