fedavg

분산된 여러 노드에서 개별적으로 학습한 모델의 가중치를 수집하여 평균을 내는 방식으로 전체 모델을 업데이트하는 연합 학습의 핵심 알고리즘이다. 데이터를 중앙 서버로 전송하지 않고도 협업 학습이 가능하게 하여 프라이버시를 보호하고 통신 효율을 높인다.