fedavg

연합 학습에서 여러 클라이언트가 로컬 데이터로 학습한 모델 가중치를 서버로 보내면, 서버가 이들의 평균을 내어 글로벌 모델을 업데이트하는 가장 기본적인 알고리즘이다. 통신 비용을 줄이면서도 분산된 데이터를 효과적으로 통합 학습할 수 있게 한다.