Federated learning
동기 기존 연구는 데이터 센터에 데이터를 업로드하고 학습을 계속합니다. 모바일 데이터의 경우 데이터센터에서 학습을 하면 프라이버시 문제 발생 + 데이터 양에 비례해 비용이 증가한다. 정당성 여러 클라이언트와 중앙 서버가 함께 작동하여 분산된 데이터 상태에서 글로벌 모델을 교육하는 기술입니다. 로컬 클라이언트에서 모델을 교육한 후 모델 매개변수가 서버로 전송되고 단일 모델로 집계됩니다. 중앙 서버는 데이터가 없더라도 데이터로 … Read more