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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2021 한국소프트웨어종합학술대회 논문집
발행연도
2021.12
수록면
524 - 526 (3page)

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연합 학습은 각 로컬 교육 데이터를 분산된 상태로 유지하면서 각 클라이언트의 개인 정보를 보호하며 학습하는 협업 기계 학습 설정의 해답으로써 등장했다. 인기에도 불구하고 연합 학습은 개인화 및 라벨 노이즈에 대해 견고하지 않은 문제로 인해 실제 의사 결정 시스템에 배포하는데 여전히 어려움을 겪고 있다. 구체적으로 개인화의 경우에는 연합 학습은 각 사용자에 맞는 모델을 학습하지 않으며, 라벨 노이즈에도 취약한 모습을 보인다. 본 논문에서는 이러한 문제를 목적 함수 최적화의 관점에서 살펴본다. 먼저, 우리는 로컬모델 ... 전체 초록 보기

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