Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
직/병렬적 학습기반의 연합학습 알고리즘 |
| 영문제목(English Title) |
Sequential and Parallel Federated Learning (FedPS) Algorithm |
| 저자(Author) |
이재욱
서상원
고한얼
Jaewook Lee
Sangwon Seo
Haneul Ko
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 49 NO. 02 PP. 0961 ~ 0963 (2022. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
최근 주목받는 연합학습의 경우 학습에 참여하는 사용자들이 상이한 데이터를 (non-independent and identically distributed (non-IID) 데이터) 갖는 경우, 학습 정확도가 저하되는 문제점이 존재한다. 이러한 문제점을 해결하고자 사용자들이 순차적으로 자신의 데이터를 통해 심층 모델을 학습하는 직렬적 학습 기반의 연합학습 알고리즘이 제안되었다. 해당 기법의 경우 non-IID 데이터에 의한 학습 정확도 저하 문제는 해결하지만, 학습 순서에 따라 한 사용자 씩 학습을 수행하기 때문에 학습 시간이 긴 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 non-IID 데이터에 의한 학습 정확도 저하를 방지하면서 수렴 시간을 줄이는 직/병렬적 학습 기반의 연합학습 기법인 sequential and parallel federated learning (FedPS) 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법에서는 다수의 직렬적 학습순서를 동시에 병렬적으로 수행함으로써 상기의 문제점들을 해결한다. 실험 결과를 통해 제안하는 기술의 우수성을 검증하였다. |
영문내용
(English Abstract) |
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