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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.11
- 수록면
- 3,423 - 3,443 (21page)
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• Large amounts of data are being generated due to the proliferation of edge devices and advancements in 5G technology.
• Accordingly, the importance of efficient data processing, analysis and communication is increasing.
• Recently, research has been conducted on direct local processing through decentralization rather than centralized processing, which incurs large computational and communication costs.
• This study describes a federated learning frame that processes at edge devices in relation to decentralization.
• The experiment was conducted assuming a Non-IID situation in which data distribution was different for each edge device.
• Accordingly, the importance of efficient data processing, analysis and communication is increasing.
• Recently, research has been conducted on direct local processing through decentralization rather than centralized processing, which incurs large computational and communication costs.
• This study describes a federated learning frame that processes at edge devices in relation to decentralization.
• The experiment was conducted assuming a Non-IID situation in which data distribution was different for each edge device.
목차
Summary
Introduce
Federated Learning Framework
Federated Learning Process
Federated Averaging EWMA
Simulation
Analysis
Conclusions
References
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