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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2021 한국소프트웨어종합학술대회 논문집
- 발행연도
- 2021.12
- 수록면
- 608 - 610 (3page)
이용수
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Federated Learning is a distributed machine learning technique where multiple devices collaboratively contribute to building the powerful model without exchanging raw data. One of the most significant challenges in federated learning is to handle the statistical heterogeneity due to the non-i.i.d. data of local devices. Moreover, it also faces the issue of high communication costs when exchanging the huge model parameters. To resolve those bottlenecks, we proposed federated learning with a distillation mechanism in the previous work. Neve ... 전체 초록 보기
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