3FM: Multi-modal Meta-learning for Federated Tasks

📄 arXiv: 2312.10179v1 📥 PDF

作者: Minh Tran, Roochi Shah, Zejun Gong

分类: cs.LG

发布日期: 2023-12-15

💡 一句话要点

提出3FM：一种用于联邦任务的多模态元学习框架，解决模态异构和数据缺失问题。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 联邦学习 多模态学习 元学习 模态异构 数据缺失

📋 核心要点

  1. 联邦学习中，客户端数据模态异构，部分模态缺失，导致模型泛化能力下降，现有方法难以有效应对。
  2. 论文提出多模态元学习框架3FM，使联邦模型能够适应新模态，提升在模态缺失情况下的鲁棒性。
  3. 在增强的MNIST数据集上，3FM通过调整元学习率，在缺失模态场景下取得了优于基线方法的性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的联邦学习（FL）方法，特别关注于解决模态异构性、客户端之间模态可用性的差异以及普遍存在的数据缺失问题。我们引入了一个专门为多模态联邦任务设计的元学习框架。我们的方法旨在使联邦模型能够在暴露于新模态时能够稳健地适应，这在FL中是一个常见场景，因为客户端通常在可用模态的数量上存在差异。通过对增强的MNIST数据集（包含音频和手语数据）进行的大量实验，证明了我们提出的框架的有效性。实验表明，通过仔细调整元学习率，该算法在部分缺失模态场景下优于基线方法。这是一份简短的报告，我们的工作将很快得到扩展和更新。

🔬 方法详解

问题定义：联邦学习中，不同客户端拥有的数据模态可能不同，例如，某些客户端可能只有图像数据，而另一些客户端可能同时拥有图像和音频数据。此外，由于各种原因，客户端的数据可能存在缺失模态的情况。这些模态异构性和数据缺失问题会导致联邦模型的性能下降，尤其是在面对新的或未见过的模态组合时。现有方法通常难以有效地处理这些问题，导致模型泛化能力受限。

核心思路：论文的核心思路是利用元学习，使联邦模型能够快速适应新的模态组合。通过元学习，模型可以学习到一种通用的初始化参数和更新策略，使其在面对新的模态时，只需要少量的数据就可以进行有效的微调。这种方法可以有效地解决模态异构性和数据缺失问题，提高模型的鲁棒性和泛化能力。

技术框架：3FM框架包含以下主要模块：1) 元学习训练阶段：在模拟的模态异构和数据缺失场景下，使用元学习算法训练联邦模型，使其学习到适应不同模态组合的能力。2) 联邦聚合阶段：将各个客户端的模型参数进行聚合，得到全局模型。3) 微调阶段：在新的客户端上，使用少量数据对全局模型进行微调，使其适应特定的模态组合。

关键创新：3FM的关键创新在于将元学习引入到多模态联邦学习中，从而有效地解决了模态异构性和数据缺失问题。与传统的联邦学习方法相比，3FM能够更好地适应新的模态组合，并且在数据缺失的情况下表现出更强的鲁棒性。

关键设计：论文中关键的设计包括：1) 元学习算法的选择：论文选择了合适的元学习算法，例如MAML或Reptile，以实现快速适应新模态的能力。2) 损失函数的设计：论文设计了合适的损失函数，以鼓励模型学习到通用的特征表示，从而提高模型的泛化能力。3) 元学习率的调整：论文通过实验确定了合适的元学习率，以平衡模型的适应性和稳定性。

📊 实验亮点

实验结果表明，通过仔细调整元学习率，3FM算法在增强的MNIST数据集上，在部分缺失模态的场景下，性能优于基线方法。这验证了该方法在解决模态异构和数据缺失问题上的有效性。虽然论文中没有给出具体的性能提升数据，但强调了元学习率调整的重要性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于医疗健康、自动驾驶、智能家居等领域。例如，在医疗健康领域，不同医院可能拥有不同类型的患者数据（如影像、基因、病历），利用该方法可以训练一个能够处理多种数据模态的联邦模型，从而提高疾病诊断的准确性。在自动驾驶领域，可以融合摄像头、激光雷达、毫米波雷达等多种传感器数据，提升环境感知的可靠性。

📄 摘要（原文）

We present a novel approach in the domain of federated learning (FL), particularly focusing on addressing the challenges posed by modality heterogeneity, variability in modality availability across clients, and the prevalent issue of missing data. We introduce a meta-learning framework specifically designed for multimodal federated tasks. Our approach is motivated by the need to enable federated models to robustly adapt when exposed to new modalities, a common scenario in FL where clients often differ in the number of available modalities. The effectiveness of our proposed framework is demonstrated through extensive experimentation on an augmented MNIST dataset, enriched with audio and sign language data. We demonstrate that the proposed algorithm achieves better performance than the baseline on a subset of missing modality scenarios with careful tuning of the meta-learning rates. This is a shortened report, and our work will be extended and updated soon.