요약

로지스틱 회귀를 위한 준 뉴턴 방법(Quasi-Newton Method) 기반의 수직 연합 학습(Vertical Federated Learning) 기법을 다룹니다. 효율적인 최적화 알고리즘을 통해 연합 학습 환경에서의 성능을 개선하는 연구 내용을 포함합니다.

핵심 포인트

• 로지스틱 회귀 모델에 준 뉴턴 방법 적용
• 수직 연합 학습(Vertical Federated Learning) 최적화
• 효율적인 데이터 분산 학습 알고리즘 연구