FedTensor

연합학습(FL)은 데이터를 중앙 서버로 전송하지 않고, 각 클라이언트(예: 디바이스, 지역)에서 로컬 모델을 학습한 뒤 모델 파라미터(또는 그래디언트)만 서버로 전송하여 전역 모델을 갱신하는 분산 학습 방식입니다. 이는 데이터 프라이버시를 강력하게 보호할 수 있는 장점이 있습니다. 하지만 데이터가 이질적(Non-IID)인 환경, 특히 특정 지역이나 클라이언트가 매우 적지만 중요한 '희소 데이터'를 보유한 경우, 심각한 문제가 발생합니다. 가장 널리 쓰이는 FedAvg (Federated Averaging) 알고리즘은 각 클라이언트의 데이터 '양'에 비례하여 가중 평균을 내기 때문입니다. 문제 상황: 99%의 클라이언트가 '일반 데이터'를, 1%의 클라이언트가 '희소하지만 중요한 지역 데이터'를 가졌다고 ..

SCAFFOLD (Stochastic Controlled Averaging)는 연합학습(FL)에서 데이터 이질성(Non-IID)으로 인해 발생하는 'Client Drift (클라이언트 편향)' 문제를 해결하기 위한 매우 정교한 알고리즘입니다. FedProx가 로컬 모델이 멀리 벗어나는 것을 '억제'하는 방식이라면, SCAFFOLD는 각 클라이언트가 얼마나 편향되었는지를 '추정'하고 이를 '보정'하는, 더 적극적인 방식을 사용합니다.1. SCAFFOLD가 해결하려는 핵심 문제: 편향된 그래디언트데이터가 이질적(Non-IID)일 때, 각 클라이언트가 계산하는 로컬 그래디언트(모델이 나아가야 할 방향)는 글로벌 모델이 실제로 나아가야 할 방향(모든 데이터의 평균 방향)과 다릅니다.Client Drift의 원인..

FedProx(Federated Proximal)는 연합학습, 특히 데이터가 이질적인(Non-IID) 환경에서 발생하는 'Client Drift (클라이언트 편향)' 문제를 해결하기 위해 제안된 핵심적인 알고리즘입니다. FedAvg(표준 연합학습)의 직접적인 개선안으로, 로컬 학습 과정에 간단하면서도 효과적인 제약 사항을 추가한 것이 특징입니다.1. FedProx가 해결하려는 핵심 문제: Client Drift표준 FedAvg에서는 각 클라이언트가 서버로부터 글로벌 모델을 받아, 자신의 로컬 데이터로 여러 에포크(epoch) 동안 학습합니다.문제점: 만약 클라이언트 A(예: 숫자 '3' 이미지 만 보유)와 클라이언트 B(예: 숫자 '7' 이미지 만 보유)의 데이터가 매우 이질적이라면, 클라이언트 A의 로..

연합학습(Federated Learning) 환경에서 데이터가 이질적(Non-IID)일 때 발생하는 클라이언트 편향(Client Drift) 현상은 큰 문제입니다. 이는 각 클라이언트의 로컬 모델이 자신의 데이터에 과적합되어, 이를 단순 평균(FedAvg)할 경우 글로벌 모델의 성능이 저하되는 현상을 말합니다. FedProx, FedFocal, SCAFFOLD, FedNova 는 이 문제를 각기 다른 방식으로 해결하려는 대표적인 병합(혹은 학습) 전략입니다.FedProx (Federated Proximal)FedProx는 클라이언트가 로컬 학습을 진행할 때, 글로벌 모델에서 너무 멀리 벗어나지 않도록 '제약'을 거는 방식입니다.핵심 아이디어: 로컬 손실 함수(Loss Function)에 '근접 항(Pro..

동영상 객체 인식을 위한 딥러닝 기술은 정지된 이미지를 분석하는 것을 넘어, 시간의 흐름과 객체의 움직임을 함께 고려해야 하는 복잡한 분야입니다. 핵심은 시간적 일관성(Temporal Coherency)을 어떻게 모델에 통합하느냐에 있습니다. 동영상 속 객체는 프레임마다 조금씩 움직이며, 때로는 다른 객체에 가려지거나(occlusion) 프레임 밖으로 나갔다가 다시 돌아오기도 합니다. 동영상 객체 인식을 수행하는 딥러닝 기술은 크게 '탐지(Detection)'와 '추적(Tracking)'이라는 두 가지 주요 작업으로 나뉩니다.1. 동영상 객체 탐지 (Video Object Detection, VOD) VOD는 비디오의 모든 프레임에서 객체의 위치와 종류를 식별하는 작업입니다.(1) 프레임별 탐지 (Fra..