FLの最適化における特性
from Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data I. Introduction
FLの最適化における特性
端末の状態を鑑み,従来法と異なる特性がある
データの分布が異なる
ユーザによって異なるデータが得られる
will not be representative of the population distribution.
データ量が不均衡
ユーザの利用量が異なる
得られるデータ量が異なる
データ量 < クライアント数
クライアントの数の方が多いのでは
生成されるデータがまちまちなのもありそう
通信が限定的
人によって通信の環境が異なる
凄く遅い人とか,様々な状況が考えられる
通信の状況に応じてリソース配置を動的に最適化する