話したことをまとめる

FLの優位性はプライバシー保護

データは?

オープンデータを探そう

*****センサ

名前忘れた...

センサで行動認識をやっている分野を表す言葉らしい

先行研究で使われているデータを使おう

比較がやりやすくなる

比較時,モデルも先行研究に倣った方が良さげ

FLと通常の手法などで精度など比較する

その方がわかりやすい

もし一からスクラッチするなら

データをとってくる

一つ一つアノテーションする

いい感じのデータを先に揃える

それらで一度構築し,その分布に良さそうなデータを集める

アノテーションする

という流れを繰り返し,いい感じにアノテーションする

FL特有の課題について

クライアント数を増やせば自然と解消される?

FedAvgにある話

クライアント数1000以上かも

Stochastic,確率論的に考える

ローカルでデータにばらつきがあっても,それらをメチャクチャに増やしたら大丈夫になる

深刻なNonIIDは無理かも

そういうクライアントは使わない方針のがいい

実際,FedAvgもそういった工夫をしていたような...

クライアント選択率があった

クライアントの評価まではやってないかも?

モデルの作りについて

低レイヤで音声処理関係を走らせる

上位レイヤは統計や時間などの特徴,規則を読み取る?