다른 접근법으로는 지식 증류 방법과 뉴런 매칭 방법이 있습니다. 지식 증류 방법은 클라이언트 모델의 모음을 앙상블로 취급하고, 이 모음에서 지식을 전역 모델로 증류하는 방법을 제안합니다. 이 증류 단계를 수행하기 위해 일부 연구는 서버가 보조 공개 데이터 세트에 액세스한다고 가정합니다. 또 다른 연구는 GAN이나 변이 오토인코더와 같은 생성 모델을 훈련하여 클라이언트 모델을 사용하여 데이터를 인위적으로 생성하는 방법을 제안합니다. 뉴런 매칭 방법은 신경망이 순열 불변성을 가진다는 관찰에 기초하여 제안됩니다. 이 방법은 먼저 클라이언트 모델의 가중치를 일반적인 순서에 따라 정렬하고, 그런 다음 정렬된 클라이언트 모델을 평균화합니다. 그러나 이러한 방법들은 더 복잡한 모델에 대해 성능이 상당히 감소할 수 있습니다.
FedFisher 외에 다른 원샷 FL 알고리즘들의 장단점은 무엇일까
FedFisher 외에 다른 원샷 FL 알고리즘들의 장단점은 무엇일까?
Knowledge Distillation Methods:
장점: 앙상블된 모델의 지식을 효과적으로 전역 모델로 증류할 수 있음.
단점: 서버가 보조 데이터에 액세스해야 하거나 생성 모델을 통해 데이터를 인위적으로 생성해야 함.
Neuron Matching Methods:
장점: 간단한 모델에 대해 잘 작동함.
단점: 복잡한 모델에 대해 성능이 상당히 감소함.
Model Fusion Methods:
장점: 여러 사전 훈련된 모델의 능력을 하나의 모델로 통합할 수 있음.
단점: 원샷 FL에 명시적으로 설계되지 않았으며, 데이터 이질성의 영향을 고려하지 않음.
FedFisher의 성능을 더 향상시킬 수 있는 방법은 무엇일까
FedFisher의 성능을 더 향상시킬 수 있는 방법은 무엇일까?
FedFisher의 성능을 향상시키기 위한 몇 가지 방법은 다음과 같습니다:
더 깊은 신경망에 대한 분석: FedFisher의 분석을 더 깊은 신경망에 대해 확장하여 성능을 평가하고 개선할 수 있습니다.
차등적 개인 정보 보호 적용: 차등적 개인 정보 보호를 사용하여 FedFisher의 프라이버시 보호 보장을 향상시킬 수 있습니다.
압축 기술 적용: 통신 효율성을 높이기 위해 압축 기술을 적용하여 통신 비용을 줄이고 성능을 향상시킬 수 있습니다.
사전 훈련된 모델 활용: 사전 훈련된 모델을 사용하여 FedFisher의 성능을 개선하고 초기화 지점과의 거리를 줄여 근사 오차를 감소시킬 수 있습니다.