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적어도 하나의 에지 단말과 에지 서버를 포함하고, 상기 에지 서버와 통신하는 중앙 서버를 포함하는 계층적 연합 학습 시스템에 있어서,상기 중앙 서버는, 연합 학습 모델을 초기화하여 상기 에지 서버에 전달하고,상기 에지 서버는, 상기 적어도 하나의 에지 단말에 상기 연합 학습 모델을 배포하고, 사전에 공유된 공용 데이터를 이용하여 상기 연합 학습 모델을 업데이트하고,상기 적어도 하나의 에지 단말은, 개인 데이터를 이용하여 상기 연합 학습 모델을 반복 학습하는 것을 특징으로 하는 에지 모바일 네트워크를 위한 계층적 연합 학습 시스템
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제1항에 있어서,상기 적어도 하나의 에지 단말은,각각의 에지 단말에서 획득한 상기 개인 데이터를 이용하여 상기 연합 학습 모델을 학습하되, 사전에 설정된 횟수만큼 반복 학습하여 개인 가중치를 산출하고, 상기 개인 가중치를 상기 에지 서버에 전달하는 것을 특징으로 하는 에지 모바일 네트워크를 위한 계층적 연합 학습 시스템
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제2항에 있어서,상기 에지 서버는,상기 적어도 하나의 에지 단말로부터 전달받은 각각의 상기 개인 가중치에 기초하여 상기 개인 가중치의 평균 값을 산출하되, 상기 개인 가중치의 평균 값과 상기 공유 데이터를 이용하여 상기 연합 학습 모델을 업데이트하고 업데이트가 완료된 상기 연합 학습 모델을 상기 적어도 하나의 에지 단말에 재배포하는 것을 특징으로 하는 에지 모바일 네트워크를 위한 계층적 연합 학습 시스템
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제3항에 있어서,상기 에지 서버는,상기 적어도 하나의 에지 단말에 상기 연합 학습 모델을 배포하고, 상기 적어도 하나의 에지 단말로부터 상기 개인 가중치를 전달받고, 상기 연합 학습 모델을 업데이트하여 업데이트가 완료된 상기 연합 학습 모델을 상기 적어도 하나의 에지 단말에 재배포하는 과정을 기 설정된 라운드만큼 반복 수행하여 최종 가중치를 산출하고, 상기 최종 가중치를 상기 중앙 서버에 전달하는 것을 특징으로 하는 에지 모바일 네트워크를 위한 계층적 연합 학습 시스템
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제4항에 있어서,상기 에지 서버는,상기 개인 가중치의 평균 값과 상기 공유 데이터를 이용하여 상기 연합 학습 모델을 더 학습하여 가중치를 산출하되, 상기 에지 서버에 기 설정된 라운드가 완료되어 산출된 가중치를 상기 최종 가중치로서 상기 중앙 서버에 전달하는 것을 특징으로 하는 에지 모바일 네트워크를 위한 계층적 연합 학습 시스템
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제4항에 있어서,상기 중앙 서버는,상기 에지 서버로부터 상기 최종 가중치를 전달받는 경우, 상기 최종 가중치와 상기 최종 가중치의 개수에 기초하여 상기 연합 학습 모델을 글로벌 학습 모델로 업데이트하는 것을 특징으로 하는 에지 모바일 네트워크를 위한 계층적 연합 학습 시스템
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적어도 하나의 에지 단말과 에지 서버를 포함하고, 상기 에지 서버와 통신하는 중앙 서버를 포함하는 계층적 연합 학습 시스템에 의한 계층적 연합 학습 방법에 있어서,상기 중앙 서버가 연합 학습 모델을 초기화하여 상기 에지 서버에 전달하는 단계;상기 에지 서버가 상기 적어도 하나의 에지 단말에 상기 연합 학습 모델을 배포하는 단계 및상기 적어도 하나의 에지 단말이 개인 데이터를 이용하여 상기 연합 학습 모델을 반복 학습하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 에지 모바일 네트워크를 위한 계층적 연합 학습 방법
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제7항에 있어서,상기 적어도 하나의 에지 단말이 상기 연합 학습 모델을 반복 학습하는 단계는,상기 적어도 하나의 에지 단말 각각에서 획득한 상기 개인 데이터를 이용하여 상기 연합 학습 모델을 학습하되, 사전에 설정된 횟수만큼 반복 수행하여 개인 가중치를 산출하는 단계; 및상기 개인 가중치를 상기 에지 서버에 전달하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 에지 모바일 네트워크를 위한 계층적 연합 학습 방법
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제8항에 있어서,상기 에지 서버가 상기 적어도 하나의 에지 단말로부터 전달받은 각각의 상기 개인 가중치에 기초하여 상기 개인 가중치의 평균 값을 산출하는 단계;상기 에지 서버가 상기 개인 가중치의 평균 값과 사전에 공유된 공유 데이터를 이용하여 연합 학습 모델을 업데이트하는 단계;상기 에지 서버가 상기 업데이트가 완료된 상기 연합 학습 모델을 적어도 하나의 에지 단말에 재배포하는 단계;상기 에지 서버가 상기 연합 학습 모델을 더 학습하여 최종 가중치를 산출하는 단계; 및상기 에지 서버가 상기 최종 가중치를 상기 중앙 서버에 전달하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 에지 모바일 네트워크를 위한 계층적 연합 학습 방법
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제9항에 있어서,상기 에지 서버가 상기 연합 학습 모델을 더 학습하여 최종 가중치를 산출하는 단계는,상기 에지 서버가 상기 적어도 하나의 에지 단말에 상기 연합 학습 모델을 배포하는 단계, 상기 적어도 하나의 에지 단말이 개인 데이터를 이용하여 상기 연합 학습 모델을 반복 학습하는 단계, 상기 에지 서버가 상기 적어도 하나의 에지 단말로부터 전달받은 각각의 상기 개인 가중치에 기초하여 상기 개인 가중치의 평균 값을 산출하는 단계 및 상기 에지 서버가 상기 개인 가중치의 평균 값과 사전에 공유된 공유 데이터를 이용하여 연합 학습 모델을 업데이트하는 단계를 기 설정된 횟수만큼 반복 수행하여 최종 가중치를 산출하는 것을 특징으로 하는 에지 모바일 네트워크를 위한 계층적 연합 학습 방법
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제10항에 있어서,상기 에지 서버가 상기 연합 학습 모델을 학습하여 최종 가중치를 산출하는 단계는,상기 에지 서버가 상기 개인 가중치의 평균 값과 상기 공유 데이터를 이용하여 상기 연합 학습 모델을 더 학습하여 가중치를 산출하되, 상기 에지 서버에 기 설정된 라운드가 완료되어 산출된 가중치를 상기 최종 가중치로서 상기 중앙 서버에 전달하는 것을 특징으로 하는 모바일 네트워크를 위한 계층적 연합 학습 방법
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제11항에 있어서,상기 중앙 서버가 상기 최종 가중치와 상기 최종 가중치의 개수에 기초하여 상기 연합 학습 모델을 글로벌 학습 모델로 업데이트하는 단계; 및상기 중앙 서버가 글로벌 학습 모델을 상기 에지 서버에 재배포하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 모바일 네트워크를 위한 계층적 연합 학습 방법
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