AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「フェデレーテッドラーニングでやれば現場のデータが生かせます」と言われましてね。ただウチは各拠点で扱う製品種類が違って、全部の分類が揃っているわけではありません。こういう状況で本当に学習がうまくいくものなのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！それはまさに部分的クラス非重複データ、英語でPartially Class-Disjoint Data（PCDD）という問題です。要するに拠点ごとに持っているクラスがバラバラで、全体のモデル学習に矛盾が出やすい状況なのです。
そのPCDDというのは、現場でよくあるケースなんですね。で、問題が起きるとどういう弊害があるのですか。投資対効果の観点で知りたいのですが、導入しても精度が上がらないとかそんな感じでしょうか。
大丈夫、一緒に整理しましょう。PCDDでは大きく二つの問題が出ます。第一に「角度の収束（angle collapse）」で、モデルの出力が特定のクラスに偏りやすくなることです。第二に「空間の浪費（space waste）」で、実際に使える表現が十分に活かされないことがあります。これが精度低下につながるのです。
これって要するに、拠点ごとに偏った学習をしてしまって、全社で使えるモデルにならないということですか？それなら投資しても本社で全社的に使えない懸念があります。
まさにその懸念が核心です。そこで今回の研究ではFedGELAという手法を提案しています。要点は三つです。第一に分類器の「グローバル固定化（global fixed classifier）」で全体の基準をそろえること、第二に局所分布に応じた適応、第三に双方の調整を双方向に行う点です。これで全体と局所のバランスを取れるんですよ。
へえ、でも現実の現場では通信が遅かったり、提出に時間がかかる拠点もあります。そういうストラグラー（遅延拠点）が多いと効果は薄れませんか。運用面で心配があります。
実務寄りの良い質問です。研究では大規模クライアント数やストラグラー状況でも性能の堅牢性を示しています。要するに設計が拠点のばらつきを想定しているため、遅延があっても局所的な悪影響を抑えられるのです。運用では同期の頻度や選定ポリシーを調整すれば実務上の負担は減らせますよ。
なるほど。導入に際して現場で我々が気をつけるポイントは何でしょうか。データの整理やラベル付けのコストも気になります。
大丈夫、三つに整理しましょう。第一に現場でのクラス分布を把握すること、第二にラベルの一貫性を担保するための最低限のガイドライン作り、第三に通信や同期の頻度を段階的に試すことです。これだけで初期投資を抑えつつ効果を検証できますよ。
よし、要するにまずはクラス分布を把握して、全社で基準を合わせつつ、段階的に同期して効果を確かめる、ということですね。分かりました、やってみます。ありがとうございました、拓海先生。
