LEARNING SYSTEM, DEVICE AND METHOD

To realize federated learning according to a scale and a demand of each environment.SOLUTION: A learning system concerning an embodiment comprises: a plurality of local devices; and a server. Each local device comprises: a learning unit; a selection unit; and a communication unit. The learning unit learns a local model by using local data. The selection unit selects a first set from a plurality of parameters regarding the local model. The communication unit transmits the first set to the server. In at least one of the plurality of local devices, model size of the local model is different from that of other local models according to resolution of input data. The server comprises: an update unit; a selection unit; and a communication unit. The update unit integrates a first parameter set to update a global model. The selection unit selects a second set corresponding to the first set, respectively from a plurality of parameters regarding the global model. The communication unit transmits the second set to the plurality of local devices.SELECTED DRAWING: Figure 1 【課題】各環境の規模及び要求に応じた連合学習を実現すること。【解決手段】本実施形態に係る学習システムは、複数のローカルデバイスと、サーバとを含む。各ローカルデバイスは、学習部、選択部及び通信部を含む。学習部は、ローカルデータを用いてローカルモデルを学習する。選択部は、ローカルモデルに関する複数のパラメータから第１セットを選択する。通信部は、第１セットをサーバに送信する。複数のローカルデバイスの少なくとも１つは、入力データの解像度に応じてローカルモデルのモデルサイズが他と異なる。サーバは、更新部、選択部及び通信部を含む。更新部は、第１パラメータセットを統合し、グローバルモデルを更新する。選択部は、グローバルモデルに関する複数のパラメータから、第１セットに対応する第２セットをそれぞれ選択する。通信部は、第２セットを複数のローカルデバイスに送信する。【選択図】図１