| 발표자 | 임지영 |
|---|---|
| 발표일자 | 2021-06-17 |
| 저자 | |
| 학회명 | ICLR 2021 |
| 논문지 |
댓글 6
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이지형
2021.06.17 20:38
client들이 depth는 같으나 width가 서로 다른 CNN을 갖고 있다는 가정하에서 FL을 하는 논문으로, 나름 새로운 상황을 제시하였음. 많은 실험을 진행했으나, 어떤 일반적 규칙을 찾기는 어려운 것 같고, 그냥 많은 실험 결과를 report하는 느낌이 좀 아수움 -
김누리
2021.06.17 20:39
재미있는 상황을 가정하고 해결하려 한 논문 같습니다. 다만 그 방법은 조금 아쉬웠습니다. -
김호승
2021.06.23 08:07
HeteroFL(Heterogeneous Federated Learning)이라는 기법을 제안한 논문이었습니다.
다양한 환경의 client들을 가정하여 FL을 하였는데, 실험 자체가 다양한 환경을 비교하는 것에 그치지 않았나 하는 아쉬움이 조금 남았습니다.
좋은 발표내용 감사드립니다. -
윤수현
2021.06.23 16:58
Federated Learning의 여러 문제 상황을 가정하고 해결한 논문이었습니다. 하지만 가정한 상황이 너무 특수했고, 많은 실험 횟수에 비해 contribution이 아쉬웠다고 생각합니다. 좋은 발표 감사드립니다. -
강석규
2021.08.20 13:05
사실 이게 정말 다른 모델인지에 대한 의문이 드는 논문이었습니다. 딱히 Fed의 문제를 해결했다고 하기에도 좀.. -
강용훈
2021.08.23 17:56
다양한 모델로 Federated Learning을 해보려는 시도는 좋았으나 정말로 이것이 다른 모델인가에 대한 의문점이 드는 논문이였습니다. 하지만 Federated Learning의 새로운 상황을 제시한다는 점이 좋은 논문 같습니다. 발표 감사합니다.
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