본 발명은 적응형 라벨을 이용한 연합 학습 방법과 이를 수행하는 장치를 개시한다. 상기 연합 학습 방법은, 로컬-글로벌 학습 모델에 포함된 제1 신경망의 중간 레이어와, 개인화 학습 모델에 포함된 제2 신경망의 중간 레이어에서 각각 도출된 값을 기초로 제1 로스값을 산출하는 단계, 상기 제1 신경망의 최종 레이어 및 상기 제2 신경망의 최종 레이어에서 각각 도출된 값과, 로컬 모델에서 도출된 값을 기초로 제2 로스값을 산출하는 단계, 상기 제1 로스값 및 상기 제2 로스값을 기초로 상기 로컬-글로벌 학습 모델을 학습시키는 단계, 학습된 상기 로컬-글로벌 학습 모델의 상기 제1 신경망에 임베딩된 로컬-글로벌 파라미터를 상기 글로벌 서버에 전달하는 단계, 상기 로컬-글로벌 파라미터를 이용하여 생성된 글로벌 파라미터를, 상기 글로벌 서버로부터 수신하는 단계, 및 수신된 상기 글로벌 파라미터를 기초로 상기 제1 신경망의 가중치를 업데이트하는 단계를 포함한다.
카카오뱅크 금융기술연구소
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