「サーバー集約」とはどういう意味ですか？
目次
サーバー集約っていうのは、フェデレーテッドラーニングで使われるプロセスで、複数のクライアントからのデータを組み合わせてモデルのトレーニングを良くするんだ。この仕組みでは、各クライアントは自分のデータで作業するけど、更新情報を中央サーバーと共有するの。サーバーはこれらの更新を集めて、実際のデータを見ることなく、より良い全体モデルを作るんだよ。
仕組み
クライアントが更新をサーバーに送ると、サーバーはその更新がどれくらい似てるかを評価する。これによって、どの更新がモデルを良くするのに重要かを判断できるんだ。サーバーはその後、これらの更新を一つのモデルにまとめて、全てのクライアントから得た知識を反映させるんだ。
メリット
この方法はデータをプライベートに保つのに役立つ。サーバーはクライアントの実際のデータを見ないからね。それに、サーバーが最良の更新に集中できるから、トレーニングをより効率的にできる。全体的に見て、サーバー集約は、いくつかのクライアントがデータを欠いていたり、異なる情報を持っていても、モデルが強くて効果的でい続けるのを保証するんだ。
