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통찰 - 수직 연합 학습
수직 분할 데이터에 대한 실용적인 훈련을 위한 분리된 수직 연합 학습
분리된 VFL(DVFL)은 수직 연합 학습의 새로운 전략으로, 분산된 기계 학습 패러다임에서 안전하고 효율적인 훈련을 제공합니다.
효율적인 통신을 통한 프라이버시 보호 수직 연합 학습 개선
수직 연합 학습에서 서버와 클라이언트 간 통신 비용을 줄이고 성능을 향상시키기 위해 다중 헤드 프레임워크와 ADMM 기반 최적화 방법을 제안한다.
수직 연합 학습을 위한 연구 라이브러리 및 벤치마크: VFLAIR
VFLAIR는 다양한 모델, 데이터셋 및 프로토콜을 지원하는 확장 가능하고 가벼운 VFL 프레임워크로, 공격 및 방어 전략에 대한 표준화된 평가 모듈을 제공합니다.
