FedPromo: Federated Lightweight Proxy Models at the Edge Bring New Domains to Foundation Models

📄 arXiv: 2508.03356v2 📥 PDF

作者: Matteo Caligiuri, Francesco Barbato, Donald Shenaj, Umberto Michieli, Pietro Zanuttigh

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2025-08-05 (更新: 2025-11-24)

备注: 8 pages (main document) + 13 pages (suppl. mat.), 4 figures (main) + 11 figures (suppl. mat.), 6 tables (main) + 5 tables (suppl. mat.) + 4 algorithms (suppl. mat.)

💡 一句话要点

提出FedPromo以解决边缘设备资源不足问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 联邦学习 知识蒸馏 轻量级模型 隐私保护 多领域学习 图像分类 边缘计算

📋 核心要点

  1. 现有的联邦学习方法在模型规模增大时，客户端设备的计算资源需求显著增加，导致实际应用受限。
  2. FedPromo通过优化轻量级代理模型，采用知识蒸馏和局部训练分类器的方式，解决了大模型在客户端的适应问题。
  3. 实验结果表明，FedPromo在五个图像分类基准上表现优异，相较于现有方法有显著性能提升，尤其在资源有限的客户端环境中。

📝 摘要（中文）

联邦学习（FL）是一种在去中心化数据上训练深度学习模型的成熟范式。然而，随着模型规模的增大，传统的FL方法往往需要客户端设备大量的计算资源，这在实际应用中可能不可行。本文提出了FedPromo，一个新颖的框架，能够高效地将存储在中央服务器上的大规模基础模型适应于仅由远程客户端遇到的新领域。FedPromo通过优化轻量级代理模型来减少计算开销，同时保持隐私。该方法采用两阶段过程：首先，在服务器端进行知识蒸馏，将大规模基础模型的表示与紧凑模型的表示对齐；然后，将紧凑模型编码器部署到客户端设备，局部学习可训练的分类器。这些分类器随后被聚合并无缝地转移回基础模型，实现个性化适应，而无需直接访问用户数据。通过新颖的正则化策略，FedPromo实现了去中心化的多领域学习，平衡了性能、隐私和资源效率。五个图像分类基准上的广泛实验表明，FedPromo在假设有限资源客户端的情况下优于现有方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在资源有限的客户端设备上训练大规模基础模型的问题。现有的联邦学习方法在模型规模增大时，往往需要大量计算资源，导致实际应用受限。

核心思路：FedPromo的核心思路是通过优化轻量级的代理模型来适应新领域，而不是直接在客户端训练大模型。通过知识蒸馏和局部训练分类器的方式，显著降低了计算开销，同时保持了用户数据的隐私。

技术框架：FedPromo的整体架构分为两个主要阶段：首先，在服务器端进行知识蒸馏，将大规模基础模型的表示与紧凑模型的表示对齐；其次，将紧凑模型的编码器部署到客户端，局部学习可训练的分类器，最后将这些分类器聚合并转移回基础模型。

关键创新：FedPromo的关键创新在于其通过轻量级代理模型的优化和知识蒸馏策略，实现了去中心化的多领域学习。这一方法与传统的直接训练大模型的方式本质上不同，显著降低了计算资源需求。

关键设计：在设计中，FedPromo采用了新颖的正则化策略，以平衡性能和资源效率。此外，损失函数和网络结构的选择也经过精心设计，以确保在不同领域的适应性和准确性。

📊 实验亮点

在五个图像分类基准上的实验结果显示，FedPromo在假设有限资源客户端的情况下，显著优于现有方法，具体性能提升幅度达到XX%（具体数据未知），展示了其在资源受限环境中的有效性和优势。

🎯 应用场景

FedPromo的研究成果在多个领域具有广泛的应用潜力，尤其是在需要处理敏感数据的边缘计算场景中，如医疗、金融和智能家居等。通过在不直接访问用户数据的情况下实现个性化模型的适应，FedPromo能够有效提升用户体验，同时保护隐私。未来，该框架还可以扩展到更多的应用领域，推动联邦学习技术的发展。

📄 摘要（原文）

Federated Learning (FL) is an established paradigm for training deep learning models on decentralized data. However, as the size of the models grows, conventional FL approaches often require significant computational resources on client devices, which may not be feasible. We introduce FedPromo, a novel framework that enables efficient adaptation of large-scale foundation models stored on a central server to new domains encountered only by remote clients. Instead of directly training the large model on client devices, FedPromo optimizes lightweight proxy models via FL, significantly reducing computational overhead while maintaining privacy. Our method follows a two-stage process: first, server-side knowledge distillation aligns the representations of a large-scale foundation model (e.g., a transformer) with those of a compact counterpart (e.g., a CNN). Then, the compact model encoder is deployed to client devices, where trainable classifiers are learned locally. These classifiers are subsequently aggregated and seamlessly transferred back to the foundation model, facilitating personalized adaptation without requiring direct access to user data. Through novel regularization strategies, our framework enables decentralized multi-domain learning, balancing performance, privacy, and resource efficiency. Extensive experiments on five image classification benchmarks demonstrate that FedPromo outperforms existing methods while assuming limited-resource clients.