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연합학습은 각 device가 고유한 data를 가지고 model의 학습을 진행한 후,
중앙 서버가 device들로부터 (data가 아니라) 학습 결과를 수집하여
model의 update를 진행하는 시스템입니다.
중앙에서 data를 나눠주는 분산학습과의 차이점은 바로 여기에 있습니다.
첫째, data의 이동이 불가능하다. 둘째, 여러 device가 학습에 참여한다.
참고 자료
상세한 내용은 원본을 참조해 주시기 바랍니다.
한국전자통신연구원 전자도서관
Effects of vinylene carbonate and 1,3-propane sultone on high-rate cycle performance and surface properties of high-nickel layered oxide cathodes Materials Research Bulletin
library.etri.re.kr
연합학습 기술 동향 및 산업적 시사점
1. 분산학습과 연합학습
연합학습(Federated Learning, FL)을 처음 접하면 "그래서 그게 분산학습(Distributed Learning, DL)과 어떻게 다른 건데?"라는 생각을 할 수 있습니다. 이번 게시글에서는 우선적으로 연합학습을 정의할 것입
federated-learning.tistory.com
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