분산 피더레이티드 러닝의 코딩과 실험 분석: 고시 프로토콜과 차별화된 프라이버시
이 튜토리얼에서는 전통적인 중앙 집계 서버가 제거되고 완전히 분산된 P2P 고시 메커니즘으로 대체될 때 페더레이티드 러닝이 어떻게 작동하는지 탐색합니다. 중앙화된 FedAvg와 분산된 Gossip 페더레이티드 러닝을 scratch에서 구현하고 로컬 모델 업데이트에 보정된 노이즈를 주입하여 클라이언트 측 차별화된 프라이버시를 소개합니다. 제어된 실험을 실행하여 결과를 분석합니다. 이 노트북은 PySyft와 PyTorch를 사용하여 작성되었습니다. 연구 팀은 이러한 실험을 통해 페더레이티드 러닝이 어떻게 동작하는지에 대한 흥미로운 관찰 결과를 얻었습니다. 이러한 결과는 이 분야에서 더 많은 연구에 대한 계기가 될 것입니다.
출처: Mark Tech Post
요약번역: 미주투데이 김지호 기자