FedPDC：面向公共数据集纠错的联邦学习

Feb, 2023

FedPDC：面向公共数据集纠错的联邦学习

FedPDC:Federated Learning for Public Dataset Correction

Yuquan Zhang, Yongquan Zhang

TL;DR本文介绍了一种新的 Federated Learning 算法 FedPDC，通过使用某些行业的共享数据集来优化本地模型的聚合方式和本地训练的损失函数。在许多基准实验中，FedPDC 可以在极度不平衡的数据分布情况下有效提高全局模型的准确性，同时确保客户数据的隐私保护，而且准确性提升不会带来额外的通信成本。

Abstract

As people pay more and more attention to privacy protection, Federated Learning (fl), as a promising distributed machine learning paradigm, is receiving more and more attention. However, due to the biased distribution of data on devices in real life, →

federated learning fl non-iid scenarios optimization algorithms fedpdc

发现论文，激发创造

FedDC：基于本地漂移解耦和校正的非独立同分布数据联邦学习

本文介绍了一种新的联邦学习算法，FedDC，旨在通过本地漂移重构和修正来解决客户端数据分布异质性的问题，实验结果证明 FedDC 在各种图像分类任务上具有加速收敛和更好的性能。

Mar, 2022

使用分散聚合进行具有差分隐私的联邦学习

移动设备、隐私、实用性、联邦学习和差分隐私是该研究的主要关键词，研究通过在联邦学习中采用差分隐私的实验环境并使用基准数据集来探讨隐私与实用性之间的平衡问题。

Nov, 2023

局部差分隐私下联邦学习中的实用聚合

本文研究基于联邦学习的隐私保护问题，提出了一种局部差分隐私机制，以解决当前机制存在的噪声数据接近原始值、估计平均数的方差过大和深度学习模型权重维数高导致隐私预算过大的问题。实验结果表明，该机制不仅具有优异的深度学习性能，而且能够提供强大的隐私保证。

Jul, 2020

面向医学图像分类的不均衡和聚合数据分布联邦学习

采用新的真实数据分布，提出一种名为 FedIIC 的隐私保护框架，该框架通过类内对比学习和共享全局样本的类间对比学习进行特征提取器的校准来缓解训练造成的偏差，并使用考虑难度的逻辑调整构造 softmax 交叉熵损失以确保所有类别的平衡决策边界。在公共可用数据集上的实验表明，FedIIC 在处理两种耦合问题的同时，具有更优越的性能。

Jun, 2022

具有类别不平衡减少的联邦学习

用于解决联邦学习中数据隐私问题导致的设备端数据无法被中心服务器使用的问题，本文提出了一种基于估计方案的设备选择算法，以最小化类别不平衡来提高联邦学习全局模型的收敛性能。

Nov, 2020

非 IID 环境下辅以差分隐私合成数据的联邦学习

本文提出了基于差分隐私均值共享的联邦学习算法 FedDPMS，该算法使用变分自编码器在保护隐私的前提下，增强本地数据集合成多样化的数据以避免数据异构性对于联邦学习的负面影响，实验表明 FedDPMS 算法比其他面向异构数据的联邦学习算法性能更佳，特别适用于深度图像分类任务。

Jun, 2022

具差分隐私的联邦学习

我们展示了在不同类型的数据上，客户端数量和差分隐私机制的增加对模型性能的影响的实证基准，结果显示在分布式和差分隐私设置中，非独立同分布和小数据集的性能降低最为显著。

Feb, 2024

多联邦学习：使用分散的联邦学习处理包容性非独立同分布数据

多联邦学习是一个去中心化的联邦学习框架，旨在解决非独立同分布数据的问题，并通过维护多个模型并行进行收敛，以增强适应性。

Apr, 2024

联邦机器学习和集中式机器学习的比较评估

本文讨论分布式数据的非 IID 性质及其对联邦学习的训练造成的影响，同时对联邦学习与典型集中式梯度下降技术的不同之处进行比较，并在实践中演示样品数量和输出标签分布对联邦学习的影响。此外，本文证明了在模型大小不太大的情况下使用联邦学习框架具有成本优势。

Feb, 2022

联邦学习算法的效率和隐私的实证研究

物联网网络和数据处理技术的发展对分布式学习方法中的联邦学习具有巨大潜力，本论文通过两个实例展示了联邦学习在物联网网络中实现高效和保护隐私的机器学习的潜力，并通过模拟研究了隐私和准确性之间的权衡关系。

Dec, 2023