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統合学習エクスペリメントのトラブルシューティング
最終更新: 2024年10月07日
以下に、統合学習エクスペリメントに適用される制限とトラブルシューティング方法をいくつか示します。
制限
- 同型暗号化を有効にすることを選択した場合、中間モデルは保存できなくなります。 ただし、トレーニング・エクスペリメントの最終モデルは、正常に保存して使用することができます。 アグリゲーターは、モデル更新および中間グローバル・モデルを暗号化解除できません。 アグリゲーターは、最終的なグローバル・モデルのみを表示できます。
トラブルシューティング
- 同型キーの分布中にクォーラム・エラーが発生した場合は、実験を再開してください。
- 統合学習エクスペリメントの名前を変更すると、以前の実行を含め、現在の名前が失われます。 これが意図したものでない場合は、新しい名前で新しいエクスペリメントを作成します。
- デフォルトのソフトウェア仕様は、すべての実行で使用されます。 モデル・タイプが古くなり、将来のソフトウェア仕様と互換性がない場合、古いエクスペリメントを再実行すると問題が発生する可能性があります。
- リモート・トレーニング・システムは異なるサーバーで実行するように意図されているため、同じサーバーに基づく複数のパーティーで実行すると、予期しない動作が発生する可能性があります。
統合学習の既知の問題
親トピック: IBM 統合学習