Federated Learningとは、自分が認識した範囲では、分散学習でエッジ側で訓練し、訓練結果の重みだけ（入力や出力そのものは送らず）を中央のサーバーに送って中央のサーバーのモデルを更新し、それをまたエッジに配信していくというアプローチである。入力や出力そのものは送らないため、プライバシー配慮ができていることで近年注目されているそうだ。 参考 - Microsoft PowerPoint - KCCS200423_Kashima_federated.pptx - https://hkashima.github.io/introductionFederatedLearning.pdf し…
