【第105回 TrustML Young Scientist Seminar】Kfir Levy 教授（テクニオン）講演「頑健な連合学習のための安定した最適化: ダブルモメンタム手法」

TrustML Young Scientist Seminar の第105回では、テクニオン（イスラエル工科大学）の Kfir Levy 教授が、頑健な連合学習のための安定した最適化について講演します。2026年7月30日午前に1時間開催され、オンライン配信が中心で、現地のオープンスペースは AIP 研究者のみが利用できます。 講演では、SGD と同等の収束レートを達成しつつ、フルバッチ勾配降下法の安定性と簡潔さを保つ最適化手法が紹介されます。この手法は最近提案された2つのモメンタム機構を組み合わせて勾配推定を構成しており、学習率の綿密な調整や汎化誤差を監視するための検証セットを必要とせず、固定の学習率で動作します。 後半は分散環境に話題が移り、ダブルモメンタムの変種が差分プライバシーおよびビザンチン耐性を持つ連合学習に対してより厳密な理論的保証を与えることが示されます。時間が許せばパーソナライズド連合学習にも触れられます。Levy 教授はテクニオンの電気・計算機工学准教授で、機械学習、AI、最適化を専門とし、Alon、ETH Zurich、Irwin & Joan Jacobs の各フェローシップを受けています。