スプリットラーニング

スプリットラーニングとは、ディープラーニングモデルの学習プロセスを複数の組織やデバイス間で分割して実行する機械学習の手法です。具体的には、ニューラルネットワークのレイヤーを途中で分割し、手前の層を担当するクライアント側と、奥の層を担当するサーバー側に分けて計算を行います。クライアントは元データを外に出さず、中間層の出力であるアクティベーションと勾配のみをサーバーとやり取りしながら協調して学習を進めます。この仕組みにより、データプライバシーを保護しながら高度なモデル構築を可能にし、異なるデータ分布を持つ複数のデータセットを統合して活用する際にも役立つ技術として注目されています。連合学習と並び、プライバシー保護機械学習の重要なアプローチの一つに位置付けられています。