이 논문은 연합 학습(Federated Learning) 환경에서 모델 성능 향상과 수렴 속도 가속화를 위한 적응형 학습률 기법을 제안한다.
연합 학습에서는 다수의 클라이언트가 자신의 데이터를 활용하여 모델을 학습하고, 중앙 서버가 이를 취합하여 글로벌 모델을 업데이트하는 방식으로 진행된다. 그러나 클라이언트 간 데이터 분포의 이질성과 클라이언트 drift 현상으로 인해 모델 성능 저하와 수렴 속도 지연이 발생할 수 있다.
이를 해결하기 위해 본 논문에서는 다음과 같은 기법을 제안한다:
이를 통해 데이터 이질성과 클라이언트 drift 문제를 완화하고, 모델 성능 향상과 수렴 속도 가속화를 달성할 수 있다. 이론적 분석과 실험 결과를 통해 제안 기법의 우수성을 입증한다.
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by Wenhao Yuan,... at arxiv.org 04-15-2024
https://arxiv.org/pdf/2303.15799.pdfDeeper Inquiries