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베이지안 연합 학습
베이지안 연합 학습은 모델 학습이 원시 데이터를 공유하지 않고 여러 클라이언트에서 분산되는 연합 학습과 베이지안 추론을 결합한 것으로, 각 클라이언트는 단일 점 추정치가 아닌 모델 매개변수에 대한 사후 분포를 유지합니다. 이는 원칙적인 불확실성 정량화와 이질적이고 개인 정보 보호가 적용되는 데이터 사일로 전반에 걸친 보다 강력한 모델 집계를 산출합니다.
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출처
- Yurochkin, M., Agarwal, M., Ghosh, S., Greenewald, K., Hoang, N., & Khazaeni, Y. (2019). Bayesian Nonparametric Federated Learning of Neural Networks. Proceedings of the 36th International Conference on Machine Learning (ICML 2019), PMLR 97, 7101–7110. link ↗
- Corinzia, L., & Buhmann, J. M. (2019). Variational Federated Multi-Task Learning. arXiv preprint arXiv:1906.06268. link ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Federated Learning (Probabilistic Federated Model Aggregation). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/machine-learning/bayesian-federated-learning
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