When to Stop Federated Learning: Zero-Shot Generation of Synthetic Validation Data with Generative AI for Early Stopping
본 연구는 연합학습에서 생성형 AI를 활용한 합성 검증 데이터로 조기 종료 시점을 결정하는 프레임워크를 제안합니다. 제안 방법은 최적 성능 달성 시 자동으로 학습을 중단하여 계산 자원을 절약합니다. 다중 레이블 흉부 X선 분류 실험에서 학습 라운드를 최대 74% 감소시키면서 최적 정확도의 1% 이내 성능을 유지합니다.