KCI등재
Learning Agent 활용 및 다중 경로 기반 모델 분할 전송을 통한 연합학습 개선 = Improvement of Federated Learning using Learning Agent and Multipath-based Model Split Transmission
저자
김민지 (한성대학교 IT융합공학부) ; 이동욱 (한성대학교 IT융합공학부) ; 권용우 (한성대학교 IT융합공학부) ; 이웅희 (한성대학교 AI응용학과)
발행기관
학술지명
차세대융합기술학회논문지(Journal of Next-generation Convergence Technology Association)
권호사항
발행연도
2024
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
607-620(14쪽)
DOI식별코드
제공처
연합학습은 데이터를 중앙 서버에 모아서 학습하는 중앙집중식 학습과 달리 개별 기기에서 모델 학습을진행한 후 중앙 서버로 가중치들을 전송하는 분산식 학습 방식을 가진다. 따라서 개별 기기의 연산 성능과 통신 성능 및 상황이 모델 학습에 큰 영향을 끼칠 수 있으므로 적절한 기기와 통신 방식을 선택해야 한다. 하지만 기존 연합학습은 클라이언트 주위의 신뢰할 수 있는 가용 유휴 장치와 다양한 통신 및 다중 경로를 사용하지 않는 한계가존재한다. 이를 극복하기 위해, 본 논문에서는 Learning agent 활용 및 다중 경로 기반 모델 분할 전송을 통한 연합학습 개선 연구를 수행하였다. 시뮬레이션과 실제 장치를 활용한 실험을 통해 제안한 기법을 평가하였으며, 기존연합학습과 비교하여 제안한 기법을 활용한 경우 학습 시간의 감소 및 학습 성능의 향상을 확인할 수 있었다.
더보기Unlike centralized learning, federated learning has a distributed learning method that individual devices perform model training locally and then transmit weights to the central server. Therefore, the appropriate devices and communication methods should be selected as the computational and communication performance, and situation of individual devices can have a great impact on learning. However, the existing federated learning has limitations in not using various communications through multiple paths simultaneously and reliable and available idle devices around clients. To overcome this, in this paper, we conduct a study on improvement of federated learning using learning agent and multipath-based model split transmission. We evaluated the proposed technique through simulations and experiments using the real devices. The evaluation results show that the training time was reduced and the learning performance improved when the proposed technique was used compared to the existing method.
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