FedAvg (Federated Averaging)
개요
FedAvg(Federated Averaging)는 분산 환경에서 여러 클라이언트 장치가 로컬 데이터를 활용해 독립적으로 모델을 학습하고, 서버가 각 모델의 가중치를 평균하여 전역 모델(Global Model)을 갱신하는 연합 학습(Federated Learning)의 핵심 알고리즘입니다. 개인정보 보호와 대규모 분산 학습 환경에 적합한 방식으로, Google이 2016년 발표한 알고리즘입니다.
1. 개념 및 정의
FedAvg는 각 디바이스(클라이언트)에서 로컬 데이터를 기반으로 부분적으로 학습한 모델 파라미터를 중앙 서버에 전송하고, 이를 평균화하여 공유 모델을 업데이트하는 방식입니다.
- 연합 학습(Federated Learning): 데이터는 로컬에 남기고 모델만 공유
- 가중 평균(Weighted Average) 방식으로 모델 업데이트
- 프라이버시 보호, 통신 효율성, 분산 처리의 장점을 결합
FedAvg는 특히 모바일, IoT, 스마트기기 환경에서 널리 활용됩니다.
2. 특징
| 항목 | 설명 | 효과 |
| 데이터 비공유 | 클라이언트의 데이터는 외부 전송 없음 | 개인정보 보호 강화 |
| 로컬 학습 | 각 기기에서 독립적 학습 수행 | 에지 컴퓨팅 활용 가능 |
| 평균 기반 통합 | 서버에서 파라미터를 평균 처리 | 단순하고 확장성 높음 |
FedAvg는 연산의 분산성과 학습 데이터의 비동기성을 효과적으로 처리합니다.
3. 구성 요소
| 구성 요소 | 설명 | 역할 |
| 클라이언트(Client) | 로컬 데이터를 학습하는 디바이스 | 모델 훈련 및 서버 전송 수행 |
| 중앙 서버(Server) | 전체 모델을 수집, 통합 | 가중치 평균 후 새로운 글로벌 모델 생성 |
| 로컬 모델 | 각 클라이언트에서 학습된 모델 | 전송 대상 파라미터 집합 |
| 글로벌 모델 | 평균화된 통합 모델 | 모든 클라이언트에 재배포 |
이러한 구조는 통신 효율성과 모델 정확도 간 균형 조절이 가능합니다.
4. 기술 요소
| 기술 요소 | 설명 | 적용 기술 |
| Epoch 기반 로컬 학습 | 클라이언트 내에서 지정된 Epoch만큼 학습 | 통신 횟수 절감, 빠른 수렴 |
| Weighted Aggregation | 클라이언트 데이터량 기반 가중치 적용 | 불균형 데이터 반영 |
| 비동기 전송 처리 | 일부 클라이언트 미응답 허용 | 네트워크 병목 방지 |
| 통신 압축 기술 | 전송 모델의 크기 최소화 | Gradient sparsification, Quantization |
FedAvg는 통신 비용을 줄이면서도 높은 정확도를 달성하는 전략적 알고리즘입니다.
5. 장점 및 이점
| 장점 | 설명 | 기대 효과 |
| 프라이버시 보호 | 데이터 이동 없이 학습 | GDPR, HIPAA 대응 가능 |
| 확장성 | 수천 개 디바이스 학습 가능 | IoT/모바일 환경 최적화 |
| 통신 효율성 | 평균화만으로 모델 통합 | 저지연 학습 구조 가능 |
연합 학습의 현실적 구현에 가장 널리 채택되는 접근 방식입니다.
6. 주요 활용 사례 및 고려사항
| 사례 | 설명 | 고려사항 |
| 키보드 입력 예측 | 스마트폰 사용자별 데이터로 언어 모델 학습 | 비동기 업데이트, 소량 데이터 대응 |
| 의료 이미지 분석 | 병원별 환자 데이터 기반 공동 모델 생성 | 데이터 보안, 성능 편차 보정 필요 |
| 산업 IoT 이상 탐지 | 공장 센서별 데이터 활용 | Edge Device 성능 이슈 고려 |
FedAvg 도입 시 클라이언트 간 데이터 불균형, 통신 실패, 계산 능력 차이를 고려한 로버스트 설계가 요구됩니다.
7. 결론
FedAvg는 분산 환경에서의 프라이버시 보존과 효율적 모델 학습을 동시에 달성할 수 있는 연합 학습의 대표 알고리즘입니다. 데이터 소유자 간 협력을 촉진하고, 모바일·헬스케어·IoT 등 다양한 분야에서 실용적 AI 모델 구축을 가능하게 하며, AI의 보편화와 개인정보 보호를 동시에 이끄는 기술로 각광받고 있습니다.