联邦领域泛化：一项调查

Jun, 2023

Federated Domain Generalization: A Survey

Ying Li, Xingwei Wang, Rongfei Zeng, Praveen Kumar Donta, Ilir Murturi...

TL;DR本文介绍了机器学习发展的过程及其在领域自适应和领域泛化方面的应用，重点介绍了联邦域泛化的概念和相关算法，分类为联邦域对齐、数据处理、学习策略和聚合优化，并提供了常用的数据集、应用、评估和基准，这些研究对解决在不同领域和分布数据上广泛存在的泛化问题具有重要意义。

Abstract

machine learning typically relies on the assumption that training and testing distributions are identical and that data is centrally stored for training and testing. However, in real-world scenarios, distributions may differ significantly and data is often distributed across different

machine learning federated domain generalization data privacy domain shifts learning strategies

发现论文，激发创造

具有领域泛化的联邦学习

提出了 FedADG 方法，利用联邦对抗学习来实现域泛化，通过将每个分布与参考分布匹配，逐个类别进行对齐来细粒度地对齐分布，学习到的特征表示可以很好地泛化到未见过的域。

Nov, 2021

联邦学习中的非线性融合：面向联邦领域泛化的超网络方法

提出了一种创新的基于超网络的联邦融合算法 hFedF，用于解决联邦领域泛化中个性化和泛化之间的权衡问题，并在多个案例中，在联邦领域泛化的三个常用数据集上超越强基准性能。

Feb, 2024

泛化到未见领域：关于领域泛化的调查

这篇论文是对近年来领域泛化（即在一个或多个不同但相关的领域中学习出可以推广到看不见的测试领域的模型）领域的最新进展的首次回顾，涵盖了相关的理论、算法、数据集、应用，并提出了未来的研究方向。

Mar, 2021

联邦对抗领域自适应

本文研究了联邦学习在分布式设备网络上的数据隐私和效率问题。我们提出了一种有原则的方法来解决联邦域自适应问题，旨在通过扩展对抗适应技术来对齐不同节点学习到的表征与目标节点数据分布。同时，我们设计了一个动态注意机制和利用特性解缠来增强知识转移。在几个图像和文本分类任务上进行了实证实验，并在无监督联邦域自适应设置下展示了有前途的结果。

Nov, 2019

具有类别感知对齐的强健领域无关泛化

该论文提出了 Domain-Free Domain Generalization (DFDG)，一种模型无关的方法，通过学习领域不变的类别判别特征来实现更好的领域泛化性能，具体方法包括使用类别条件软标签来对齐样本的类别关系，使用显著性图来消除训练输入中的表面观察，并在时间序列传感器和图像分类的公共数据集上获得了具有竞争性的性能。

Feb, 2021

领域泛化：一份调查报告

本文综述了过去十年领域泛化方向的研究进展，包括领域泛化的定义，现有的方法和理论，并提供未来研究方向的见解和讨论。

Mar, 2021

联邦领域泛化算法基准测试

本研究提出了一个可控制客户数量和异质性的联邦迁移学习基准测试方法，并应用于 13 种联邦迁移学习方法的评估，结果表明在客户数量多、客户异质性高或更现实的数据集下，联邦迁移学习的性能仍然存在显著差异。

Jul, 2023

联邦图机器学习：概念、技术和应用综述

本篇综述介绍了联邦图机器学习 (FGML) 的分类和技术，并总结了不同领域的应用和现有研究的局限性和未来方向。

Jul, 2022

具有域自适应的私有联邦学习

本文提出了一种基于联邦学习的机器学习分布式范例，可以在保护隐私的前提下进行多方联合重新训练共享模型，并通过用户级领域自适应来提高模型精度，实验结果表明在为 FL 模型强制实施差分隐私界限时，该技术可以更大程度地提升模型的准确性。

Dec, 2019

面向目标领域泛化的联邦主动学习

该论文介绍了 Active Learning 和 Federated Learning 的联合学习框架 FEDALV，用于目标域广义化，通过减少特征复杂性和条件对齐来实现准确且高效的图像分类模型训练。

Dec, 2023