연구진은 분산 학습 환경에서 노드 간 협업을 위한 새로운 방법인 Learned Neighbor Trust (LNTrust)를 제안했습니다. LNTrust는 각 노드가 자신의 성능을 검증하여 이웃 노드에 대한 신뢰도를 학습하고, 이를 기반으로 학습 및 추론을 진행합니다. 이 방법은 기존 방식보다 정확도를 향상시키면서도 통신량을 줄입니다.
LNTrust는 서버 없이 모델에 구애받지 않는 프로토콜을 사용하며, 각 노드는 쿼리와 소프트 예측을 교환합니다. 이를 통해 노드는 이웃 노드에 대한 신뢰 함수를 학습하고, 학습 과정에서 보조 증류를 게이팅하며, 추론 시 앙상블을 정의합니다.
실험 결과, LNTrust는 다양한 데이터셋과 토폴로지에서 가장 강력한 출력 기반 방식을 능가하는 큰 폭의 정확도 향상을 보였습니다.