原著論文
分解データを用いる簡略化された秘匿分散処理によるBP学習法
2025 年 37 巻 4 号 p. 751-759
詳細
2025 年 37 巻 4 号 p. 751-759
分解データを用いた秘匿分散処理に関するBP学習法が提案されている．この方法は，安心かつ安全な学習法であるが，パラメータ数やサーバ間の通信回数が多い欠点がある．これらの欠点を改善するために，分解パラメータを中央サーバでのみ更新する学習方法を提案する．従来法と提案法のパラメータ数や通信コストを示し，また数値実験によってその精度を評価する．その結果，Q個のサーバを持つモデルで，従来の1/Qの分解パラメータを持つモデルに匹敵する精度を達成できることを示す．
