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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.11
- 수록면
- 1,387 - 1,398 (12page)
- DOI
- 10.7840/kics.2023.48.11.1387
이용수
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엣지 디바이스 기술의 발전과 상용화로 인해 방대한 양의 분산된 데이터가 증가하고 있으며, 이와 함께 연합학습은 분산된 데이터 환경에 적합한 인공지능 학습 기술로 활발히 연구되고 있다. 연합학습은 여러 디바이스에 위치한 데이터의 노출 없이 인공지능 모델을 학습할 수 있는 기술이다. 하지만 기존 연합학습 방식은 데이터 분포의 특성이 상이한 디바이스가 학습에 참여할 시 개별 데이터에 최적화된 모델을 만들 수 없다는 점과 비잔틴 공격에 취약하다는 한계가 있다. 이러한 한계점들을 극복하기 위하여 본 논문에서는 새로운 부분공유 알고리즘을 제안한다. 부분공유 알고리즘은 각 디바이스의 로컬 모델을 개인화 부분과 공유 부분으로 나눈 후 학습을 진행한다. 이는 각 디바이스가 개별 데이터 특성에 최적화된 모델을 만들 수 있게 하며, 잠재적인 공격으로부터 공유 부분만을 노출함으로써 공격에 강건한 모델을 생성할 수 있다. 본 논문에서 실험을 통하여 제안하는 알고리즘의 개인화 측면과 공격에 대한 강건성 측면에 대한 성능이 다른 기존 연합학습 알고리즘보다 우수함을 확인하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행연구
Ⅲ. 본론
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
J. Howarth, How many people own smartphones (2023-2028), Retrieved Aug. 11, 2020, from https://explodingtopics.com/blog/smartphone-stats
H. B. McMahan, E. Moore, D. Ramage, S. Hampson, and B. A. y Arcas, “Communication-efficient learning of deep networks from decentralized data,” in International Conference on AISTATS, pp. 1273-1282, Apr. 2017.
P. Kairouz, H. B. McMahan, B. Avent, A. Bellet, M. Bennis, A. N. Bhagoji, K. Bonawitz, Z. Charles, G. Cormode, R. Cummings, and R. G. D’Oliveira, “Advances and open problems in federated learning,” in Found. Trends Mach. Learn., vol. 14, no. 1-2, pp. 1-21
T. Li, A. K. Sahu, M. Zaheer, M. Sanjabi, A. Talwalkar, and V. Smith, “Federated optimization in heterogeneous networks,” in Conference on MLSys, vol. 2, pp. 429-450, Texas, USA, Mar. 2020.
H. Zhu, J. Xu, S. Liu, and Y. Jin, “Federated learning on non-IID data: A survey,” Neurocomputing, vol. 465, pp. 371-390, 2021. (https://doi.org/10.1016/j.neucom.2021.07.098)
H. B. McMahan, E. Moore, D. Ramage, S. Hampson, and B. A. y Arcas, “Communication-efficient learning of deep networks from decentralized data,” in International Conference on AISTATS, pp. 1273-1282, Apr. 2017.
P. Kairouz, H. B. McMahan, B. Avent, A. Bellet, M. Bennis, A. N. Bhagoji, K. Bonawitz, Z. Charles, G. Cormode, R. Cummings, and R. G. D’Oliveira, “Advances and open problems in federated learning,” in Found. Trends Mach. Learn., vol. 14, no. 1-2, pp. 1-21
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H. Zhu, J. Xu, S. Liu, and Y. Jin, “Federated learning on non-IID data: A survey,” Neurocomputing, vol. 465, pp. 371-390, 2021. (https://doi.org/10.1016/j.neucom.2021.07.098)
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