COVID-19 환자의 흉부 CT 진단 정확도 보장을 위한 연합학습 스케줄링 연구

데이터를 중앙으로 집중시키지 않고 분산된 상태 그대로 활용하여 중앙 서버의 머신러닝 모델을 훈련하는 분산 학습 방식이다. 각 로컬 엣지에서 개별적으로 학습된 로컬 모델의 정보를 중앙 서버가 취합하여 글로벌 모델을 갱신하는 구조를 가진다.

연구 결과, 데이터 양이 확보된 로컬 엣지만으로 모델을 공유하는 공평한 연합학습 스케줄링 기법이 효과적이다. 특히 배치 크기를 500 이상으로 설정하여 활성화되는 엣지 수를 조절하면 전문가 수준의 정확도를 보장하며 통신 비용을 절감할 수 있다.

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본 논문에서는 COVID-19 환자의 흉부 CT 진단 정확도 보장을 위한 공평한 연합학습 스케줄링 기법에 대하여 제안한다. 제안하 ... 전체 초록 보기

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