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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.11
- 수록면
- 14 - 18 (5page)
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연합학습(Federated learning, FL)은 client-server 간 신경망 모델의 교환만으로 분산된 대규모 민감한 사용자 데이터를 지역화하면서 동시에 고성능 훈련 모델을 얻을 수 있어 주목받는다. 하지만 대부분의 기존 훈련방식들을 보다 실질적인 환경에 적용하기 위해서는 아직 해결해야 할 문제(e.g. non-IID 데이터 처리, 클라이언트 공정성)가 남아 있다. 이와 같은 문제들을 완화하고 보다 실질적인 환경에서 FL의 훈련 성능을 향상시키기 위해 본 논문에서는 클라이언트의 훈련 규모 조율 방법(Training-scale orchestration method, TOM)을 제안한다. 제안하는 방법은 동적 훈련 규모 조정을 통해 non-IID local data를 갖는 클라이언트들의 훈련 과정에서 global model이 일부 대규모 데이터를 갖는 클라이언트에게 편향되는 것을 완화한다. 실험결과 non-IID 및 heavy-tail 환경에서 제안하는 방법의 성능이 기존 FL 훈련 방식을 능가함을 확인한다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. Background & Motivation
Ⅲ. Training-scale Orchestration method(TOM)
Ⅳ. Simulation Results
Ⅴ. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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