个性化联邦学习与图形

Mar, 2022

Personalized Federated Learning With Graph

Fengwen Chen, Guodong Long, Zonghan Wu, Tianyi Zhou, Jing Jiang

TL;DR本文提出了一种基于图结构的结构化联邦学习框架（SFL），通过使用客户端之间的关系图形信息来加强 PFL 中的知识共享过程，并能够同时学习全局和个性化模型。SFL 可扩展到学习客户之间的隐藏关系，并证明了其在交通和图像基准数据集上的有效性。

Abstract

knowledge sharing and model personalization are two key components in the conceptual framework of personalized federated learning (PFL). Existing PFL methods focus on proposing new model personalization mechanism

personalized federated learning knowledge sharing graph-based structure structured federated learning client-wise relation graph

发现论文，激发创造

个性化联邦学习基于堆叠

使用堆叠泛化的新型个性化方法，在保护隐私的情况下，直接发送模型来训练元模型，并在水平、混合和垂直分区联邦中适用各种模型类型和隐私保护技术，从而创建更适合个体客户数据的多个模型，并通过多方面评估每位客户对联邦的贡献。

Apr, 2024

去中心化个性化联邦学习

通过在分散式联邦学习中创建协作图，选择适合的合作方，从而解决数据异构性和通信限制带来的挑战。我们的方法通过一种新颖的、通信高效的策略来解决这些问题，提高资源效率。与传统方法不同，我们的方法通过考虑客户的组合关系在粒度级别上识别合作伙伴，增强个性化同时最小化通信开销。我们通过使用约束贪婪算法的双层优化框架实现这一目标，从而为个性化学习提供资源高效的协作图。通过在各种基准数据集上进行大规模评估，我们证明了我们的方法 DPFL 在处理实际数据异构性、最小化通信开销、提高资源效率以及在分散式联邦学习场景中构建个性化模型方面的优越性。

Jun, 2024

个性化先验隐藏信息联邦学习

本文介绍了一个名为 pFedBreD 的基于贝叶斯学习方法的个性化联合学习框架，该框架针对异构数据问题进行建模，并应用 Bregman 散度约束来解决该问题。实验结果表明，在高斯先验和均值选择的一阶策略的前提下，pFedBreD 显著优于其他个性化联合学习算法。

Nov, 2022

个性化联合学习与背景化泛化

本文提出了一种名为上下文化泛化（CG）的新概念，旨在为每个客户端提供更好地适合本地数据分布和更快模型收敛的细粒度上下文知识。作者还提出了 CGPFL 框架，在多个现实世界的数据集上进行了实验，证明了该方法在测试精度上显著优于最先进的方法。

Jun, 2021

面向个性化联邦学习的参数化知识传递

提出了一个基于个性化模型的联邦学习框架来应对异构模型的限制，并使用参数化群体知识转移训练算法来使客户端间自适应强化协作，从而实现个性化模型训练，并与现有方法进行比较得到显著的性能提升。

Nov, 2021

GPFL：针对个性化联邦学习同时学习全局和个性化特征信息

提出了一种名为 GPFL 的新的个性化联邦学习方法，该方法在每个客户端上同时学习全局和个性化的特征信息，并在六个数据集上展示了 GPFL 在效果、可扩展性、公平性、稳定性和隐私方面优于十种最先进方法的优越性，此外，GPFL 能够减轻过拟合问题，准确率比基线方法提高了 8.99%。

Aug, 2023

基于异构模块化网络的个性化联邦学习

Federated Modular Network (FedMN) is a novel Personalized Federated Learning approach that adapts to the joint distribution among local clients and produces personalized module block selection with a light-weighted routing hypernetwork, resulting in more effective and efficient learning compared to existing methods

Oct, 2022

PeFLL: 个性化联邦学习的终身学习方法

本文提出了一种名为 PeFLL 的个性化联邦学习方法，通过联合训练嵌入网络和超级网络来输出特定客户端的模型，并证明了其较以往方法在精度和规模等方面都更具优势，还提供了一种新的理论结果以支持该方法的可行性。

Jun, 2023

客户监督的联邦学习：朝着通用个性化模型

通过提出一种新的联邦学习框架，使得个性化联邦学习可以学习一个强健的全局模型，以在联邦学习系统中对未知的 / 测试客户端达到与个性化模型相当的性能。

Mar, 2024

基于联邦学习的可共享特征训练方法，用于友好个性化图像分类

本文提出了一种新的个性化联邦学习框架 ——FedBasis，它学习一组共享的 “基础” 模型，可以线性组合形成客户定制的模型，从而实现在低数据情况下减少推断成本，同时提高参数效率和鲁棒性。

Apr, 2023