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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.11
- 수록면
- 13 - 18 (6page)
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본 논문에서는 학습에 참여하는 각 디바이스의 모델들로부터 성능검증에 따라 가중치를 두어 글로벌 모델을 업데이트하는 VW-FedAVG(Validation based Weighted FedAVG)를 두 가지 방식으로 제안 한다. 첫 번째 방식은 서버 검증(Server side Validation) 구조로 글로벌 모델을 업데이트 하기 전에 각 로컬 클라이언트 모델을 하나의 전체 검증 데이터셋을 통해 검증하도록 설계 했다. 두 번째는 클라이언트 검증(Client side Validation) 구조로 검증 데이터셋을 각 클라이언트에 고르게 분배하여 검증을 한 후 글로벌 모델을 업데이트 하는 방식으로 설계 했다. 전체 실험에 적용한 데이터셋은 MNIST, CIFAR-10으로 이미지 분류에 대해 IID, Non-IID 분포에서 기존 연구 대비 더 높은 정확도를 얻을 수 있었다.
목차
Abstract
요약
I. Introduction
II. Preliminaries
III. Proposed Method
IV. Experiment Results
V. Conclusions
REFERENCES
참고문헌 (0)
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