Oct, 2023

FedL2P：个性化联邦学习

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TL;DR该论文研究了联邦学习（FL）的个性化策略问题，并介绍了一种通过元网络（meta-nets）在 FL 网络中学习个性化策略的框架，该框架通过学习元网络的批量归一化和学习率参数来为每个客户端生成定制的个性化策略。实证结果表明，该框架在标签偏移和特征偏移情况下优于多种标准的手工个性化基线方法。
federated learningflpersonalization strategiesmeta-netscustomized personalization strategy
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

  • 通过模型不可知元学习提高联邦学习个性化能力

    本文探讨了通过元学习算法为联邦学习实现个性化的可能性。结果表明，联邦平均算法可以被解释为一种元学习算法，并且通过细致的微调，可以得到更准确、更易于个性化的全局模型。

    Sep, 2019

  • 动态个性化联邦学习与激励

    本文介绍了一种名为 DyPFL 的动态个性化联邦学习技术，将受训练意愿不同的客户纳入考虑，以提高收敛性能。结果表明，该算法可以在各种条件下优于替代个性化方法。

    Aug, 2022

  • 自我感知个性化联邦学习

    本论文提出了一种自我感知的个性化联邦学习方法，通过采用贝叶斯分层模型，利用不确定性量化来平衡本地模型改进和全局模型调整，使用不确定性驱动的本地训练步骤和聚合规则来实现。通过实验研究，该方法显著提高了个性化性能。

    Apr, 2022

  • 自适应个性化联邦学习

    本文提出了一种自适应个性化联邦学习算法，采用局部和整体模型混合的方法来提高模型的个性化能力，并使用通信高效的最优化方法来协同学习个性化模型，实验证明了该算法的有效性与泛化理论的正确性。

    Mar, 2020

  • 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

  • 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

  • 公平联邦学习能否降低个性化需求？

    本论文通过策略提出了 Personalisation-aware Federated Learning (PaFL) 的模型，在语言任务中减少了 50% 的表现不佳客户端的数量，在图像任务中也避免了表现不佳客户端数量翻倍的情况，提高了边缘设备参与联邦学习的效率并有望在未来实验和理论分析上得到更多的应用。

    May, 2023

  • 针对统计异质性的个性化联邦学习

    联邦学习的普及与人工智能应用中对数据隐私的关注日益增长。联邦学习促进了多方合作的模型学习，同时确保了数据保密性。然而，由于不同客户数据分布导致的统计异质性问题，会带来一些挑战，例如不足的个性化和收敛速度慢。为了解决上述问题，本文简要总结了个性化联邦学习领域的当前研究进展，概述了个性化联邦学习的概念，审视了相关技术，并强调了当前的努力。此外，本文还讨论了个性化联邦学习的潜在进一步研究和障碍。

    Feb, 2024

  • 部分个性化联邦学习：打破数据异构的诅咒

    本文介绍了一种部分个性化的联邦学习（FL）方法，旨在在个性化和全局训练的灵活性之间取得平衡，并提出了一种简单的算法来解决数据异构性问题。

    May, 2023