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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.1
- 수록면
- 198 - 205 (8page)
- DOI
- 10.7840/kics.2022.47.1.198
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인공지능의 활용성이 커짐에 따라, 학습을 위한 데이터 활용 과정에서 개인정보 보호 이슈가 발생하고 있다. 이러한 이슈를 해결하기 위해 제안된 연합학습은, 스마트폰과 같은 분산 장치에서 학습이 이루어지며 분산 장치와 서버 간 원본 데이터의 교환 없이 학습이 진행된다. 연합학습은 참여하는 분산 장치의 데이터가 독립적이고 동일한 확률 분포를 갖는다고 가정되지만, 실제 연합학습에 참여하는 분산 장치의 데이터 분포는 불균일하기 때문에 이에 맞는 통계적 이질성이 고려되어야 한다. 본 논문에서는 대규모 연합학습 환경에서 각각의 분산 장치가 갖는 데이터의 불균일 분포 문제 개선을 목표로 한다. 분산 장치의 학습 결과로 도출된 가중치를 활용한 새로운 기법을 제안하며, 기존 연합학습과의 정확도 및 손실 성능 비교를 통해 시뮬레이션 결과를 보인다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 시뮬레이션
Ⅳ. 결론
References
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
E. Brynjolfsson and A. Mcafee, “Artificial intelligence, for real,” Harvard Business Rev., 2017.
J. H. Ziegeldorf, O. G. Morchon, and K. Wehrle, “Privacy in the Internet of Things: threats and challenges,” Secur. and Commun. Netw., vol. 7, no. 12, pp. 2728-2742, 2014.
H. B. McMahan, E. Moore, D. Ramage, S. Hampson, and B. A. y Acras, “Communication-efficient learning of deep networks from decentralized data,” in Proc. AISTATS, vol. 54, pp. 1273-1282, Feb. 2017.
P. Kairouz, et al., “Advances and open problems in federated learning,” CoRR, vol. abs/1912.04977, 2019.
H. Kim, Y. Kim, G. Woo, J. Kim, and H. Park, “FedSD : Federated learning algorithm with standard deviation of weights for each user,” in Proc. Symp. KICS, pp. 662-663, Jun. 2021.
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