| 발표자 | 김가형 |
|---|---|
| 발표일자 | 2021-04-21 |
| 저자 | Chaoyang He & Keshav Balasubramanian & Emir Ceyani ∗ |
| 학회명 | ICLR 2021, MLsys 2021 |
| 논문지 |
https://arxiv.org/pdf/2104.07145.pdf
댓글 12
-
이지형
2021.04.21 18:54
Federated GNN으로 해결해야하는 문제의 타입을 잘 정의한 논문. 각 타입마다 해결하는 방법이 어떻게 다를지 고민해 볼 필요가 있음. 4가지 타입이외에 추가 타입이 존재할 수 있을까?? -
조제현
2021.04.21 18:59
Non-iid 데이터를 정의하는 방식을 연구별로 정의한 점이 인상깊었습니다. 설명되어있는 non-iid 데이터를 정의하는 방식 중 sort and partition 방법으로 실험을 주로 해봤는데 dirichlet distribution으로 구성했을때 어떤 양상을 보일지 여러 기존 방법들에 대한 실험이 있었으면 더 좋았을 것 같습니다. -
김가형
2021.04.28 17:31
저도 이 논문에서 이 부분이 가장 흥미로웠습니다. Non-iid 나눌 때 기존 방법과 LDA 방법을 사용했을 때의 장단점이나 성능비교에 대해 제현님이 연구해주시면 너무 좋을 것 같습니다. :) -
김호승
2021.04.21 19:16
Baseline을 구성하였다고 주장하는 만큼 가장 기초가 되는 내용이 아닐까 생각되었습니다.
문득 든 생각이지만 하이퍼 그래프 형태일 때도 포함되면 더 재미있는 연구가 되지 않을까 생각하였습니다. -
신재민
2021.04.21 19:34
좋은 내용 잘 들었습니다.
문제 유형에서 B-type과 C-type이 비슷한 것 같습니다.
두 가지 모두 특정 노드 이하의 노드 끼리는 서로 연결되지 않는 것으로 이해했습니다.
중요 노드가 어디냐의 차이가 있는 것인가요?
추가 설명 부탁드립니다. -
김가형
2021.04.28 17:36
제가 이해한 바로는 B type은 그래프 1개가 client 갯수 n로 나눠져 있는 상황이라고 이해했습니다. 그래서 Client 하나는 1/n개 만큼씩의 graph 데이터를 가지고 있는 상황이지요. C-type은 client하나가 node하나로, client들끼리의 관계를 edge로 나타낸 커다란 network 상황이라고 이해했습니다. -
김누리
2021.04.21 19:59
Federated GNN 에 대한 전반적인 이해를 하는데 도움이 되었습니다. -
jinsuby
2021.04.21 20:30
Federated GNN 분야에 대해서 알 수 있어서 좋았습니다. 발표 잘들었습니다. -
채경훈
2021.04.27 18:15
Federated Learning 에 대해서 기준이 정립되고 라이브러리를 만들고 있다는 사실이 흥미로웠습니다. 여러 그래프 타입에 대한 정의를 내리는 시도를 흥미롭게 들었습니다.
IID 를 통해 prior 분포 파라미터와 α 를 통해 클래스 분포를 정의 내리고, Measuring 을 하려는 부분 또한 굉장히 흥미로웠습니다. -
임지영
2021.04.28 17:28
막연하게 그래프 데이터로 federated learning으로 한다고만 생각하고 있었는데 좀 더 다양한 적용 방법을 알게 되어서 문제를 좀 더 명확하게 할 수 있을 것 같았습니다. 발표 잘 들었습니다. 감사합니다. :) -
윤수현
2021.04.28 17:42
Federated Learning GNN 관련 다양한 논문들이 발표되고 있는데 여러 기법들과 non-iid상황을 정리한 것으로도 의미있었다고 생각합니다. 좋은 발표 감사합니다. -
강용훈
2021.08.20 13:37
Federated Learning에서 GNN을 사용한 흥미로운 논문이였습니다. Non-IID 상황을 정리한 것도 의미 있었다고 생각합니다. 발표 감사합니다!
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