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초록·키워드
본 연구는 Non-Independent and Identically Distributed한 특성을 가진 데이터에 대한 연합학습 환경에서 데이터 불균형으로 인한 글로벌 모델의 성능 저하 문제를 해결하기 위하여 선택적 데이터 수집 기반 연합학습 알고리즘을 제안한다. 클라이언트는 로컬 모델의 학습을 수행하고 중앙 서버로 모델의 업데이트 결과를 전송한다. 중앙 서버에서는 클라이언트로부터 받은 ... 전체 초록 보기
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인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2022-569-001546494
