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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.12
- 수록면
- 488 - 493 (6page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2020.30.6.488
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연합학습은 데이터 보호를 위해 데이터를 클라이언트 단에서만 수집하고 활용한다. 클라이언트는 전체 데이터 분포에 대한 정보가 없으므로 노이즈, 비정상 데이터 등을 포함한 out-of-distribution(OOD) 데이터를 구분 없이 학습할 가능성이 있다. 본 논문은 OOD 데이터 학습으로 인한 글로벌 모델의 성능 저하를 줄이고자 한다. 서버에서 검증데이터를 이용해 softmax 벡터를 추출하여, softmax 벡터의 거리로 각 클라이언트 모델의 유사도를 계산한다. 글로벌 모델 업데이트 과정에서 유사도가 낮은 모델들을 배제함으로써 이상 클라이언트 제거를 통한 연합학습 모델의 성능향상을 제안한다. 이를 연합학습 모델에 적용하여 이미지를 분류하는 실험을 하였고 미적용 시보다 성능이 나아지는 것을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 기법
4. 실험
5. 결과
6. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (6)
참고문헌 신청
E. Bagdasaryan, A. Veit, Y. Hua, D. Estrin & V. Shmatikov, “How to Backdoor Federated Learning,” Proceedings of the 23rd International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, PMLR 108:2938-2948, 2020.
Q. Yang, Y. Liu, T. Chen & Y. Tong, “Federated Machine Learning : Concept and Applications,” ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology Volume 10 Issue 2, Article No. 12, https://doi.org/10.1145/3298981, 2019.
H. B. McMahan, E. Moore, D. Ramage, S. Hampson & B. A. y Arcas, “Communication-efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data,” Proceedings of the 20th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, JMLR : W&CP Volume 54, 2017.
J. Konecny, H. B. McMahan, P. Richtarik, F. X. Yu, A. T. Suresh & D. Bacon, “Federated Learning : Strategies for Improving Communication Efficiency,” NIPS Workshop on Private Multi-Party Machine Learning, 2016.
H. Wang, M. Yurochkin, Y. Sun, D. Papailiopoulos & Y. Khazaeni, “Federated Learning with Matched Averaging,” Proceedings of the 8th International Conference on Learning Representations, 2020.
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