KDDJun, 2023

FedMultimodal: 多模联邦学习基准测试

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TL;DR引入 FedMultimodal，它是第一个 FL 基准，用于多模态学习，覆盖了来自十个常用数据集的五个代表性多模态应用程序，总共有八种独特方式。与现有的 FL 基准不同，FedMultimodal 提供了一种标准化方法来评估 FL 对实际多模态应用程序中的三种常见数据污染的鲁棒性：缺失模态，缺失标签和错误标签。
发现论文，激发创造
  • 3FM: 多模式元学习用于联邦任务

    我们提出了一种面向联邦学习领域的新方法，特别关注应对模态异质性、客户端间模态可用性的差异和缺失数据的问题。我们介绍了一个专为多模态联邦任务设计的元学习框架，并通过对增强的 MNIST 数据集进行广泛的实验验证了我们提出的框架的有效性。我们的算法在一些缺失模态场景中通过元学习率的精细调整，实现了比基线更好的性能。

    Dec, 2023

  • 医疗中的多模态联邦学习：一项综述

    多模态机器学习和联邦学习在医疗领域具有重要意义，并提出了多模态联邦学习在医疗领域的最新方法。此外，研究还揭示了领域中现有挑战的局限性，并提出了未来发展的方向，以满足医疗应用中尖端人工智能技术和患者数据隐私的迫切需求。

    Oct, 2023

  • 对比表示集成下的多模态联邦学习

    CreamFL 是一个支持多模态联邦学习的框架，实现了对客户侧使用异构模型结构和数据模态，从而提高了全局模型的复杂度和数据容量，同时使用公共数据集进行知识交流，并设计了全局本地交叉模态集成策略来聚合客户端表示。同时，它还提出两种模态间和模态内对比的策略来规范本地训练以达到全局的共识性。在图像 - 文本检索和视觉问答任务上的测试结果表明，它比目前流行的联邦学习方法要更好。

    Feb, 2023

  • FedMM：计算病理学中具有模态异质性的联邦多模态学习

    提出并评估了一种名为 FedMM 的联邦多模态学习框架，该框架通过联邦训练多个单模态特征提取器来增强后续分类性能，以解决计算病理学中多模态信息融合的隐私问题。

    Feb, 2024

  • 朝着联邦学习中的多模态 Transformer

    在视觉语言领域中，通过利用转换器架构对现有方法进行系统评估，并引入一种名为 FedCola 的新框架，填补了关于不配对的单模客户端和 FL 中转换器架构的研究空白。通过在各种 FL 设置下进行广泛实验，FedCola 展示了优于先前方法的性能，为未来多模态转换器的联邦训练提供了新的观点。

    Apr, 2024

  • FedMFS：选择性模态通信的联邦多模融合学习

    本文提出了一种新的多模态融合联邦学习方法 (FedMFS)，通过利用 Shapley 值来量化每个模态的贡献和模态模型的大小来衡量通信开销，从而实现在性能与通信成本之间的灵活平衡，该方法在现实多模态数据集上的实验证明了其有效性，相比基线方法，减少了 1/20 的通信开销，同时达到可比的准确性。

    Oct, 2023

  • 跨模态渗透的平衡多模态联邦学习

    通过知识从全局优势形式中转移，我们提出了一种新颖的跨模态渗透联邦学习（FedCMI）框架，有效缓解分布式条件下的模态失衡和知识异质性问题，并且在弱模态中促进局部特征开发，实现了公平的类别性能表现。

    Dec, 2023

  • 利用基础模型进行多模态不完整模态联邦学习

    本文提出了一种新颖的多模态联邦学习方法 FedMVP，通过集成大规模预训练模型来增强联邦训练，解决了多模态数据集中可能丢失模态的问题，在客户端和服务器端分别采用不同的方法进行模态补全和模型聚合，并在实际图像 - 文本分类数据集上证明了该方法的卓越性能和对缺失模态的鲁棒性。

    Jun, 2024

  • FedMEKT: 基于蒸馏的多模态联邦学习嵌入式知识传递

    通过引入半监督学习方法和知识迁移机制，我们提出了一种新颖的多模态联邦学习框架 FedMEKT，该框架在多个客户端之间协作训练一个广义全局模型，克服了单模态数据和标记数据约束的问题，并且较其他基准方法具有更高的全局编码器性能、保证了用户数据和模型参数的隐私，并且通信成本较低。

    Jul, 2023

  • 高效沟通的多模态联邦学习：联合选择模态与客户端

    本文提出了一种新的多模型联邦学习方法（mmFedMC），它能够处理多模态设置中的挑战，实验结果表明该方法能够在减少通信开销的同时实现可比较的准确性。

    Jan, 2024