[한국통신학회] Colla_멀티프로세싱 기반 연합학습 프레임워크 소개 - 김동희, 김광수
- 인공지능 융합 연구실
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- 2021-06-21
요약
연합학습은 분산된 환경에서 직접적인 데이터 전송 없이 각 클라이언트에서 학습한 가중치만 활용하여 전체 모델 성능을 향상시키는 새로운 학습 방법이다. 연구 목적으로 연합학습을 수행 시에는 물리적 문제와 비용적인 문제로 인하여 사실상 수백, 수천 개의 가상 클라이언트를 구성하는 것은 불가능하다. 따라서, 시스템 자원을 가용 할 수 있는 범위 내에서 가상 클라이언트를 최대한 생성 가능한 프레임워크가 필요하다. 또한, 로컬에서 다수의 클라이언트가 동시에 학습 시, 모델 간에 가중치를 공유하거나, 리소스를 공유 할 때 충돌이 없어야 한다. 마지막으로 연합학습의 새로운 방법론을 쉽게 적용 할 수 있어야한다. 본 논문에서는 Tensorflow와 Ray를 활용하여 자체 개발 한 다중 프로세싱 기반 연합학습 프레임워크를 소개한다.