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..