본 논문에서는 연합 학습 (FL) 시스템을 위해 설계된 자동 구조 가지치기 기법을 제안하며, 이를 통해 모델 크기와 계산 비용, 통신 오버헤드를 크게 줄이면서도 정확도는 유지합니다.
AutoFLIP는 연합 학습에서 손실 탐색을 통해 모델을 효율적으로 가지치기하여 정확성을 유지하면서 계산 및 통신 오버헤드를 줄이는 새로운 접근 방식입니다.
