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自己教師あり連合学習

自己教師あり連合学習は、データがローカルデバイスから決して移動しない連合学習と、対照学習やマスク予測などの自己教師あり事前学習タスクを組み合わせたものです。クライアントは、ラベルなしのローカルデータから汎用的な表現を学習し、生のデータではなくモデルの更新のみを中央サーバーと共有し、サーバーはそれらをグローバルエンコーダーに集約します。

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自己教師あり連合学習
Federated Learning（連合学習）Few-shot Learning自己教師あり学習半教師あり学習転移学習

出典

  1. Zhuang, W., Wen, Y., & Zhang, S. (2021). Divergence-aware Federated Self-Supervised Learning. In International Conference on Learning Representations (ICLR 2022). link ↗
  2. Federated learning. Wikipedia. link ↗

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ScholarGate. (2026, June 3). Self-supervised Learning in Federated Settings. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/machine-learning/self-supervised-federated-learning

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ScholarGate — Self-supervised Federated learning (Self-supervised Learning in Federated Settings). 2026-06-15に以下より取得 https://scholargate.app/ja/machine-learning/self-supervised-federated-learning · データセット: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026