CRAFT: 연합 학습을 위한 충돌 해결 집계

연구진은 클라이언트 업데이트 간 충돌을 해결하도록 설계된 연합학습 집계 기법 CRAFT를 제안했다.

CRAFT는 집계를 기하학적 보정 문제로 재정의하고, 계층별 적응을 적용한 닫힌형 해를 도출했다.

이 방법은 이질적인 데이터 환경에서 전역 모델의 정확도를 높이고 클라이언트 간 성능 격차를 줄였다.

비독립·동일분포가 아닌 연합학습에서 단순 평균보다 더 안정적인 대안을 제시한다.