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김택윤 (한양대학교) 박준하 (한양대학교) 김효원 (한양대학교) 김선우 (한양대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회 학술대회논문집 2021년도 한국통신학회 하계종합학술발표회 논문집
발행연도
2021.6
수록면
1,143 - 1,144 (2page)

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본 논문에서는 서로 다른 분포를 지닌 non-IID 데이터를 활용한 개인화 연합학습(personalized federated learning) 기반 실내 측위 방법을 소개하고 그 결과를 분석한다. 분산 학습과 연합학습의 주요한 차이점 중 하나인 학습 데이터의 non-IID 특성은 모델의 최적화 및 수렴성에 큰 영향을 미친다. 이를 해결하기 위해 FedAMP (fede^_@span style=color:#999999 ^_# ... ^_@/span^_#^_@a href=javascript:; onclick=onClickReadNode('NODE10587411');fn_statistics('Z354','null','null'); style='color:#999999;font-size:14px;text-decoration:underline;' ^_#전체 초록 보기^_@/a^_#

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