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<학회 후기>
컴퓨터 시스템과 관련된 학회로 우리가 하는 주제와는 조금 다른 학회라고 생각하였으나, 실제 발표 및 포스터를 들으면서 AI연구 간 필요하다고 생각했던 시스템 기반의 방법론들을 접할 수 있게 되었다. 더 넓은 시야를 가지게 되는 계기가 되었다.

<청취후기>
2월 10일 (월)
제목: ELFS: Entropy-based Loss Function Selection for Global Model Accuracy in Federated Learning
박상호, 나선우, 박성환, 장예슬, 이재우, 중앙대학교

해당 연구는 연합 학습시 각각의 독립적인 data를 학습하기 윈한 방법론을 제시한다. 각각의 클라이언트가 가진 데이터에서 클래스별 분포를 기반으로 Entropy를 계산하고, 이를 바탕으로 모델을 업데이트하여 클라이언트 별 독립적인 데이터셋에 대한 불균형 및 분포 차이를 해결하고자 하였다. 연합 학습이라는 개념은 본 연구를 통해 처음 접하게 되었다. 실제 환경에서 AI 모델을 다루기 위해 필요한 주제라고 생각하였고, 본 연구에서 제시한 방법에도 의구심이 있었고, 더 공부를 해보면 좋을 것 같다는 생각을 하게 되었다.