효율적인 매개변수 미세 조정을 통한 일반화 및 개인화된 기반 모델의 연합학습

Q: 이 논문에서 정의한 연합학습이란 무엇인가?

중앙 집중적인 데이터 수집 과정을 거치지 않고, 여러 클라이언트가 서로 협력하여 학습 모델을 공동으로 향상시키는 기계 학습 전략을 의미한다. 이는 데이터 제공자의 프라이버시를 보호하면서도 모델의 성능을 최적화하는 효율적인 협력 학습 체계를 지향한다.

Q: Feature Tuning 방법론이 연합학습의 성능에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, Feature Tuning은 텍스트 및 이미지 인코더 출력의 차원을 스케일링하고 투영함으로써 일반화와 개인화 성능을 동시에 향상시킨다. 이는 PACS 등 주요 데이터 세트에서 FedCLIP 및 제로 샷 방식보다 높은 종합적 정확도를 기록하며 그 효용성을 입증하였다.

전용훈; 공은경; 김태섭

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 전용훈 (서울대학교) 공은경 (서울대학교) 김태섭 (서울대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2024 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2024.6

수록면: 750 - 752 (3page)

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연합학습(Federated learning)은 중앙 집중적 데이터 수집 없이 여러 클라이언트가 협력하여 학습 모델을 공동으로 향상 해 데이터 개인 정보 보호 및 보안을 강화할 수 있는 기계 학습 전략이다. 이러한 맥락에서, 특히, 사전 학습된 시각-언어 모델(VLMs)과 같은 기반 모델의 뛰어난 일반화 능력은 다양한 학습 모델로의 적용하는 기반이 되며, 협력적인 학습에 매우 중요한 역할을 한다. 따라서, 본 연구에서는 일반화 능력과 개인화 측면을 동시에 향상하 ... 전체 초록 보기

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