분리된 VFL(DVFL)은 수직 연합 학습의 새로운 전략으로, 분산된 기계 학습 패러다임에서 안전하고 효율적인 훈련을 제공합니다.
수직 연합 학습에서 서버와 클라이언트 간 통신 비용을 줄이고 성능을 향상시키기 위해 다중 헤드 프레임워크와 ADMM 기반 최적화 방법을 제안한다.
VFLAIR는 다양한 모델, 데이터셋 및 프로토콜을 지원하는 확장 가능하고 가벼운 VFL 프레임워크로, 공격 및 방어 전략에 대한 표준화된 평가 모듈을 제공합니다.