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Dropout을 활용한 경량 분할학습 모델 개발



팀명

Ryu_LAB

팀원 명단

류지현

지도교수

양희철 교수님

작품 배경 및 목적

Splite Learning에서의 각 학습에 참여하는 Client의 Device(컴퓨터, 모바일 기기 등) 성능에

따라서 전체 학습의 결과에 영향을 미친다. 이에 적절한 크기의 모델을 Client Device에 탑재

한다면 더 좋은 학습 성능을 보일 것이라 생각하여 프로젝트를 진행하게 됨.

작품 내용

HAM 10000이라는 non-IID dataset을 활용하여 기존에 있었던 federated learning과

splite learning 그리고 기존 선행연구들의 모델들과 프로젝트에서 하고자한 모델을 구현하여

성능을 비교. 하지만 적절한 방식을 구현하지 못하여 직접적인 비교를 하지못함.



 




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