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SplitFed

Intro SplitFed (SFL)은 Federated Learning (FL) & Split Learning (SL)을 합쳐놓은 방법론이다. 이 내용은 아래의 논문에 등장하는데, 호주 연방과학산업연구기구 (CSIRO)에서 출판한 논문이다. 사실 이 논문의 결과는 그닥 좋지 않다... Result 부분을 보고 리뷰할까 고민이 많이 됬던 논문이다. 뒤에 언급함... 그럼에도 읽다보니 구조적으로 활용하거나 여러 개념을 조립하여 적용 가능해보여서 결국 다 읽게 되었다. 여기 논문에서는 새로운 구조 제시와 privacy protecting methods에 집중하여 논문을 전개하는데, 오늘은 논문의 구조에 대해서만 집중하여 포스트를 올린다. 그리고 혹시 FL과 SL에 대해 잘 모르겠거나 읽다가 헷갈리신다면 아래..

정리 조금/Machine Learning & Statistics 2024.04.20
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개념 조금과 마주치는 문제상황을 기록하는 일기장같은 블로그입니다 #통계 #생물정보학 #기계학습

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Federated Learning, r, image, enrichment, LDA, Microarray, Drug repurposing, Deg, QDA, Python, F1 Score, PAEA, L1000, virtual environment, Split Learning, Gene set, rnaseq, GSEA, Characteristic Direction, cmap,

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