오늘은 김동균 연구원이 연합 학습을 효율적으로 진행할 수 있는 방법을 제안하는 논문을 세미나 시간에 발표했습니다. 해당 논문에서는 연합학습에서 중요한 역할을 하는 sample selection과 각 클라이언트들의 학습 수준을 효율적으로 조절하여 적합한 학습 중단 시점 (deadline)을 자동으로 설정해주는 알고리즘을 제시하였습니다. 해당 알고리즘을 통해 연합학습의 성능을 끌어올리면서 필요 이상의 학습은 억제할 수 있는 것을 해당 논문의 저자들이 실험을 통해 보였습니다. 해당 결과를 이용해 현재 많은 주목을 받고 있는 연합학습의 학습 과정을 많이 개선할 수 있을 것 같습니다.