重思半监督联邦学习：如何同时训练具有完全标记和完全未标记的客户端影像数据

Oct, 2023

重思半监督联邦学习：如何同时训练具有完全标记和完全未标记的客户端影像数据

Rethinking Semi-Supervised Federated Learning: How to co-train fully-labeled and fully-unlabeled client imaging data

Pramit Saha, Divyanshu Mishra, J. Alison Noble

TL;DR通过提出的分离联合学习（IsoFed）方案，本文研究了在半监督联邦学习中有效训练具有带标签和无标签客户端的方法，并在四种不同模态的医学图像数据集上评估了模型性能，并在不同的实验设置下验证了所提出方法的有效性。

Abstract

The most challenging, yet practical, setting of semi-supervised federated learning (SSFL) is where a few clients have fully labeled data whereas the other clients have fully unlabeled data. This is particularly common in healthcare settings where collaborating partners (typically hospitals) may have images but not annotations. The bottleneck in this setting

semi-supervised federated learning isolated federated learning labeled and unlabeled clients medical image datasets biomedical image classification

发现论文，激发创造

通过客户间关系匹配的联合半监督医学图像分类

本论文研究了一个名为 Federated Semi-supervised Learning 的实际而具有挑战性的问题，旨在通过联合利用标记和未标记客户的数据来学习联邦模型，并提供了一种新颖的方法来通过与新的客户关系匹配方案来改进传统的一致性正则化机制在实际医院数据集上的有效性得到了证明。

Jun, 2021

有效的半监督异构参与者联邦学习

在资源受限环境中，通过介绍聚类正则化和全局更新频率适应的控制算法，我们提出了一种新的训练模型系统，用于解决联合学习中的数据非独立同分布和模型收敛性问题，该系统在减少训练时间和通信成本的同时提高了准确性。

Jul, 2023

带有跨设备一致性与离散学习的联邦半监督学习

研究 Federated Semi-Supervised Learning 问题的两种场景，提出了 FedMatch 方法，通过广泛的实验验证，表明该方法优于本地半监督学习和将联邦学习与半监督学习简单结合的基线。

Jun, 2020

异构客户端的联邦自监督学习

提出了一种名为 Heterogeneous Self-supervised Federated Learning（Hetero-SSFL）的统一框架，可以在异构客户端上进行协作表示学习，同时解决了系统异质性和标记数据匮乏等问题，并在非凸目标的异构性设置中提供了收敛保证，而且比现有方法表现更佳。

May, 2022

SemiFed: 带一致性和伪标记的半监督联邦学习

本文提出了一种名为 SemiFed 的新框架，它将一致性正则化和伪标记方法融合到了联合学习中，以解决跨数据中心联合学习中的部分标记问题，并证明了该方法在同质化和异质化数据分布设置下的有效性。

Aug, 2021

基于联邦半监督学习的医学图像分割，具备客户内部和客户间一致性

本论文提出了一种针对医学图像分割的新型联邦半监督学习框架，引入了客户端内和客户端间的一致性学习，通过客户端合作训练的变分自编码器（VAE）协助实现，相比其他联邦半监督学习方法，实验结果表明本方法性能更好且避免了大量的计算和通信开销。

Mar, 2024

在联邦学习中导航数据异质性：面向目标检测的半监督方法

用于自动驾驶的半监督联邦目标检测（SSFOD）框架：SSFOD 是一种针对分布式数据源的模型训练框架，其中服务器端只有部分标注数据，客户端拥有未标注数据。FedSTO 是一个两阶段的策略，包括选择性训练和正交增强全参数训练，通过数据转移和区分度增强来有效解决服务器和客户端之间的数据差异。该方法在自动驾驶数据集上验证了其有效性，并表现出与完全监督集中训练方法几乎相当的性能。

Oct, 2023

原型网络的联邦半监督学习

ProtoFSSL 是一种新颖的基于原型网络的半监督 FL 方法，它通过轻量级原型实现客户端之间的知识共享，减少了通信和计算成本，并在多个数据集上实现了更高的准确性。

May, 2022

基于知识增强的半监督联邦学习：聚合 IoT 中异构轻量级客户端

pFedKnow 是一个 SemiFL 框架，它通过神经网络剪枝技术生成轻量级的个性化客户端模型以降低通信成本，并将预训练的大型模型作为先验知识来指导个性化客户端模型的聚合，以进一步提高框架性能。

Mar, 2023

FedAnchor: 为未标记的客户端增强联邦半监督学习的标签对比损失

本文提出了 FedAnchor 方法，它是一种创新的半监督学习方法，引入了独特的双头结构（称为锚头），与仅在服务器上进行训练的分类头配对，锚头使用基于余弦相似度度量的新设计标签对比损失，通过减轻伪标签技术中的确认偏见和过拟合问题，显著提高了模型的收敛速度和准确性。

Feb, 2024