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v6 카테고리

실험4: FedAvg + FT 학습 파이프라인 정합성 감사

Source: report/version6/exp-critic/v6_0414_pipeline_integrity_review.md

실험4: FedAvg + FT 학습 파이프라인 정합성 감사

날짜: 2026-04-14 대상: v5 FL 실험 전체 파이프라인 (Phase 2 + Phase 3) 리뷰어: exp-critic 선행 리뷰: report/version5/exp-critic/v5_0413_FL_critic_review.md 수정 상태: 전건 수정 완료 (2026-04-14)

요약

Per-Household Z-score Normalization의 FedAvg 집계 한계

Source: report/version6/exp-expert/v6_0414_normalization_limitation.md

Per-Household Z-score Normalization이 FedAvg 글로벌 모델 집계에 미치는 한계

1. 문제 정의

본 연구의 FL 파이프라인에서 각 가구(클라이언트)는 자신의 학습 데이터에 대해 독립적으로 Z-score 정규화를 수행한다.

# src/fed_learning/data_utils.py:77-85
mean = float(np.mean(train_data))   # 가구별 독립 계산
std = float(np.std(train_data))
train_data = (train_data - mean) / std
val_data = (val_data - mean) / std
test_data = (test_data - mean) / std