FedTensor

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..

일반 상대성 이론에서 계량 텐서($g_{\mu\nu}$)는 시공간의 기하학적 구조 그 자체를 나타내는 가장 핵심적인 요소입니다. 이로부터 아인슈타인 텐서($G_{\mu\nu}$)를 유도하는 과정은 시공간이 어떻게 휘어져 있는지를 수학적으로 계산해내는 과정입니다.1. 계량 텐서 (Metric Tensor, $g_{\mu\nu}$) 란?계량 텐서는 시공간의 모든 지점에서 '거리'가 어떻게 측정되는지를 정의하는 수학적 도구입니다. 4차원 시공간(시간 1차원 + 공간 3차원)에서 계량 텐서는 4x4 대칭 행렬로 표현됩니다.핵심 역할1. 시공간 간격 (Spacetime Interval) 정의:가장 기본적인 역할입니다. 두 무한히 가까운 시공간 상의 점 $(x^\mu)$과 $(x^\mu + dx^\mu)$ 사이의 ..

일반 상대성 이론을 이해하는 데 있어 텐서와 아인슈타인의 장 방정식은 핵심적인 두 기둥입니다. 간단히 말해, 텐서는 이 이론을 기술하는 '언어'이고, 아인슈타인의 장 방정식(Einstein's Field Equations)은 그 언어로 쓰인 '핵심 문장(법칙)'입니다.1. 텐서: 휘어진 시공간의 언어 일반 상대성 이론의 핵심은 중력이 힘이 아니라 시공간(spacetime)의 휘어짐(curvature) 그 자체라는 것입니다. 문제는 이렇게 휘어져 있는 시공간에서는 우리가 흔히 쓰는 직교 좌표계(x, y, z)가 제대로 작동하지 않는다는 것입니다. 텐서가 필요한 이유:텐서는 좌표계가 변하더라도 그 물리적 본질이 변하지 않는 특별한 수학적 객체입니다.쉬운 비유: '속도'라는 벡터(vector, 1차 텐서)를 ..