페드텐서 FedTensor

1. 모델 함수 정의 (Model Function Definition) 이 단계는 "가설을 세우는 단계"라고 할 수 있습니다. 데이터의 입력(X)과 출력(Y) 사이에 어떤 수학적 관계가 있을 것이라고 가정하고, 그 관계를 나타내는 함수를 정의합니다. 이 함수를 '모델' 또는 '가설(Hypothesis)'이라고 부릅니다. 역할: 입력 변수들을 사용해서 예측값을 어떻게 계산할지 구조를 결정합니다. 예시: 선형 회귀 (Linear Regression): 입력(x)과 출력(y) 사이에 직선 관계가 있다고 가정하고, 모델 함수를 H(x)=Wx+b 와 같이 정의합니다. 여기서 W(가중치)와 b(편향)가 우리가 찾아야 할 파라미터입니다. 신경망 (Neural Network): 여러 개의 뉴런과 활성화 함수를 복잡하게..

딥러닝의 학습 과정은 고차원 공간(파라미터 공간)에서 에너지 포텐셜(Loss Function)이 가장 낮은 지점을 찾아가는 과정과 같습니다. PyTorch는 이 과정을 효율적으로 수행하기 위해 동적 계산 그래프(Dynamic Computational Graph)라는 개념을 사용합니다. MNIST 분류 모델을 예로 들어, 훈련 루프 내부에서 일어나는 일을 단계별로 해부해 보겠습니다.import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimfrom torchvision import datasets, transformsfrom torch.utils.data import DataLoader# 1. 데이터셋 준비 (MNIST)# 텐서 변환 및 정규화transfor..

CIFAR-10 데이터셋(10개의 클래스, $32 \times 32$ 픽셀 이미지)은 딥러닝 모델의 성능을 평가하는 가장 대중적인 벤치마크 중 하나입니다. 현재 시점에서 가장 성능이 뛰어난(State-of-the-Art, SOTA) 모델들과 실무에서 사용하기 좋은 고효율 모델들을 분류하여 정리했습니다.1. 최고 성능 모델군 (State-of-the-Art: Transformers)현재 CIFAR-10 리더보드의 최상위권은 대부분 Transformer 기반 모델들이 차지하고 있습니다. 이들은 주로 대규모 데이터셋(ImageNet-21k, JFT-300M 등)으로 사전 학습(Pre-training)된 후 CIFAR-10으로 미세 조정(Fine-tuning)하는 방식을 사용합니다.Vision Transform..

1. 개요FedFocal은 연합학습(Federated Learning) 환경, 특히 각 클라이언트가 보유한 데이터의 레이블 분포가 균일하지 않은 Non-IID(Label Skew) 상황을 해결하기 위해 제안된 기법입니다. 기존의 FedAvg가 사용하는 Cross Entropy(CE) 손실 함수 대신, Focal Loss를 도입하여 모델이 분류하기 쉬운 샘플(Easy Examples)보다는 분류하기 어려운 샘플(Hard Examples)이나 소수 클래스(Minority Class)에 더 집중하도록 유도합니다.2. 배경: 왜 FedFocal이 필요한가?2.1. 연합학습의 Non-IID 문제연합학습에서 이상적인 환경은 모든 클라이언트가 전체 데이터 분포와 유사한 데이터를 갖는 IID 상황입니다. 하지만 현실에..

이 문서는 특정 확률 분포를 따르는 난수(샘플)를 추출하는 네 가지 주요 방법인 역변환법, 기각-채택법, 박스-뮬러 변환, MCMC에 대해 상세히 설명합니다.1. 역변환법 (Inverse Transform Method)가장 기본적이고 직관적인 방법으로, 누적 분포 함수(CDF)의 역함수를 이용합니다.기본 원리모든 누적 분포 함수 $F(x)$는 0과 1 사이의 값을 가집니다. 만약 $U$가 $(0, 1)$ 구간의 균등 분포(Uniform Distribution)를 따른다면, $X = F^{-1}(U)$는 $F$를 누적 분포 함수로 갖는 확률 변수가 됩니다.알고리즘목표 확률 분포의 PDF $f(x)$를 적분하여 CDF $F(x)$를 구합니다.$F(x) = u$ 로 놓고, $x$에 대해 풀어 역함수 $x = ..