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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.8
- 수록면
- 15 - 18 (4page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2024.61.8.15
이용수
초록· 키워드
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탈중앙 연합학습은 중앙서버 없이 각 노드 간의 통신을 통해 모델을 교환하고 결합하는 분산 협력 학습방식이다. 기존의 연합학습과 비교했을 때, 단일 장애점, 병목 현상 문제를 극복할 수 있다는 장점이 있다. 하지만 탈중앙 연합학습은 어그리게이터의 부재로 인한 학습성능 저하를 겪게 된다. 또한, 연합학습과 같은 분산학습에서는 모델의 일반화 역량 및 개인화 역량 모두 갖춘 모델을 학습하는 것이 중요하다. 본 연구는 어그리게이터 노드를 도입하여 어그리게이터의 부재로 인한 학습 성능 저하를 극복하고, 개인화 역량 및 일반화 역량을 모두 갖출 수 있는 클러스터링 기반 탈중앙 연합 학습 프레임워크를 제안한다. 본 논문에서 제시한 방법은 어그리게이터를 효과적으로 도입하기 위해 학습 방향 유사도를 기반으로 한 클러스터링을 진행한다. 클러스터 내 학습에서는 어그리게이터 노드를 활용하여 유사한 학습 방향을 가진 노드들과의 협업을 통해 개인화 역량을 갖추고자 한다. 이후 지나친 개인화 방지 및 일반화 역량 확보를 위해 클러스터 간 학습을 진행한다. 탈중앙 연합학습에서 어그리게이터 활용의 효용성에 대해 실험적인 분석을 진행하였고, 제안된 방식은 CIFAR-10 데이터셋에 대해 기존의 탈중앙 연합학습 대비 4.2% 정확도 향상이 있음을 보여준다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (6)
참고문헌 신청
H. B. McMahan, E. Moore, D. Ramage, S. Hampson, and B. A. y. Arcas, “Communication-efficient learning of deep networks from decentralized data,” arXiv preprint arXiv:1602.05629, 2016.
C. Li, G. Li, and P. K. Varshney, “Decentralized federated learning via mutual knowledge transfer,” IEEE Internet of Things Journal, vol. 9, no. 2, pp. 1136–1147, 2022.
István Hegedűs, Gábor Danner, Márk Jelasity, “Decentralized learning works: An empirical comparison of gossip learning and federated learning”, Journal of Parallel and Distributed Computing, Volume 148, February 2021, Pages 109-124
A. Z. Tan, H. Yu, L. Cui and Q. Yang, "Towards Personalized Federated Learning," in IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, vol. 34, no. 12, pp. 9587-9603, Dec. 2023
C. Hu, J. Jiang, and Z. Wang, “Decentralized federated learning: A segmented Gossip approach,” in Proc. Int. Workshop Feder. Learn. User Privacy Data Confidentiality Conjunction IJCAI, 2019.
C. Li, G. Li, and P. K. Varshney, “Decentralized federated learning via mutual knowledge transfer,” IEEE Internet of Things Journal, vol. 9, no. 2, pp. 1136–1147, 2022.
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A. Z. Tan, H. Yu, L. Cui and Q. Yang, "Towards Personalized Federated Learning," in IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, vol. 34, no. 12, pp. 9587-9603, Dec. 2023
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