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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.49 No.12
- 발행연도
- 2022.12
- 수록면
- 1,108 - 1,114 (7page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2022.49.12.1108
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최근 인공지능 분야에서는 충분한 데이터와 하드웨어를 이용하기 위해 분산 환경에서의 신경망 모델 학습 방법이 활발히 연구되어지고 있다. 그중 데이터 공유 없이 프라이버시를 보장하는 연합학습이 대두되고 있지만, 기존 연합학습 방법들은 레이블 데이터만 이용하는 지도학습을 가정한다. 지도학습을 위해서는 레이블 비용이 발생한다는 점에서 클라이언트에 레이블 데이터만 존재하는 가정은 비현실적이다. 따라서 본 논문은 서버에 레이블 데이터가 있고 클라이언트에 레이블이 없는 데이터만 존재하는 현실적인 상황을 가정하여, 레이블 데이터와 레이블이 없는 데이터 모두를 사용한 준지도 연합학습 방법을 제안한다. 논문에서는 서버와 클라이언트 모델의 일관성 정규화를 고려한 손실함수를 설계하며, 일관성 정규화의 영향력을 조절하는 방안에 대해 분석한다. 제안된 방법은 연합학습 환경에서 기존 준지도 학습 방법의 성능을 개선하였으며, 추가적인 실험을 통해 손실항의 영향력을 분석하고 제안된 방법의 타당성을 검증한다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 방법
4. 실험
5. 결론
References
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
B. McMahan, E. Moore, D. Ramage, S. Hampson, and B. A. y Arcas, "Communication-efficient learning of deep networks from decentralized data," Proc.of the Artificial intelligence and statistics, Vol. 54, pp. 1273-1282, PMLR, 2017.
T. Li, A. K. Sahu, M. Zaheer, M. Sanjabi, A. Talwalkar, and V. Smith, "Federated optimization in heterogeneous networks," Proc. of the Machine Learning and Systems, Vol. 2, pp. 429-450, 2020.
H.-Y. Chen and W.-L. Chao, "Fedbe: Making bayesian model ensemble applicable to federated learning," arXiv preprint arXiv:2009.01974, 2020.
Q. Xie, Z. Dai, E. Hovy, T. Luong, and Q. Le, "Unsupervised data augmentation for consistency training," Proc. of the Advances in Neural Information Processing Systems, Vol. 33, pp. 6256-6268, 2020.
K. Sohn, D. Berthelot, N. Carlini, Z. Zhang, H. Zhang, C. A. Raffel, E. D. Cubuk, A. Kurakin, and C.-L. Li, "Fixmatch: Simplifying semi-supervised learning with consistency and confidence," Proc. of the Advances in neural information processing systems, Vol. 33, pp. 596-608, 2020.
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