연합학습 알고리즘

연합학습 기반 IoT 시스템의 데이터 비동질성 문제 해결을 위한 반분산 연합학습 알고리즘 FedSR

본 논문은 IoT 환경에서 데이터 비동질성 문제를 해결하기 위해 중앙집중형 연합학습과 분산형 연합학습을 결합한 반분산 클라우드-엣지-디바이스 계층형 연합학습 프레임워크 FedSR을 제안한다. FedSR은 각 엣지 서버에서 링 클러스터 기반의 증분 부경사 최적화 알고리즘을 사용하여 데이터 비동질성의 영향을 완화하고, 클라우드 서버는 엣지 서버 모델만 통합하여 클라우드 서버의 통신 병목 현상을 해결한다.

연합학습에서 통신 압축을 위한 확률적 제어 평균화

연합학습 기반 IoT 시스템의 데이터 비동질성 문제 해결을 위한 반분산 연합학습 알고리즘 FedSR

연합학습에서 레이블 편향성에 강인한 BOBA 알고리즘