Kernekoncepter
데이터 유사성 조건 없이 연합 학습 알고리즘의 수렴 분석
Resumé
데이터 유사성 가정 없이 연합 학습 알고리즘의 수렴 분석
서버-작업자 아키텍처를 사용한 효과적인 연합 학습 방법 설계
다양한 통신 비용 관리 및 통계적 이질성 처리에 대한 도전
고정, 감소 및 단계 감소 단계 크기에 대한 수렴 보장
MNIST 및 FashionMNIST 데이터셋에서 딥 뉴럴 네트워크 모델 훈련에 대한 성능 평가
Statistik
"우리의 결과는 FedAvg의 수렴 속도를 O(1/K1/2)로 나타냅니다."
"FedProx의 결과는 데이터 유사성 가정을 필요로하지 않습니다."
"Step-decay 단계 크기를 사용한 FedAvg의 수렴 속도는 O(logα K/√K)입니다."
Citater
"우리의 결과는 FedAvg의 수렴 속도를 O(1/K1/2)로 나타냅니다."
"FedProx의 결과는 데이터 유사성 가정을 필요로하지 않습니다."
"Step-decay 단계 크기를 사용한 FedAvg의 수렴 속도는 O(logα K/√K)입니다."