Personalized Federated Learning via Sequential Layer Expansion in Representation Learning
作者: Jaewon Jang, Bonjun Choi
分类: cs.LG, cs.AI
发布日期: 2024-04-27
备注: 12 pages, 7 figure
💡 一句话要点
提出基于表示学习的个性化联邦学习以解决数据异质性问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 个性化联邦学习 表示学习 数据异质性 深度学习 模型解耦 调度方法 客户端隐私 机器学习
📋 核心要点
- 现有的联邦学习方法在处理客户端数据异质性时效果不佳，难以实现有效的个性化。
- 本文提出通过表示学习对深度学习模型进行参数解耦，将模型分为基础和头部组件，以应对数据和类别的异质性。
- 实验结果显示，所提算法在准确性上优于现有个性化联邦学习算法，尤其在复杂条件下表现突出，同时计算成本降低。
📝 摘要（中文）
联邦学习通过在各个客户端设备上进行分布式训练，确保客户隐私，仅与中央服务器共享模型权重。然而，现实场景中客户端数据的异质性需要适当的个性化方法。本文旨在通过一种称为表示学习的参数解耦形式来解决这一异质性问题。表示学习将深度学习模型分为“基础”与“头部”组件，基础组件捕捉所有客户端的共同特征并与服务器共享，而头部组件则捕捉特定于个别客户端的独特特征并保持本地。我们提出了一种新的基于表示学习的方法，建议将整个深度学习模型解耦为更密集的部分，并应用适当的调度方法，以便同时应对数据异质性和类别异质性。实验结果表明，与现有个性化联邦学习算法相比，所提算法在困难条件下的准确性显著提高，同时降低了计算成本。
🔬 方法详解
问题定义：本文主要解决在联邦学习中，由于客户端数据的异质性导致个性化效果不佳的问题。现有方法往往无法有效捕捉个别客户端的特征，导致模型性能下降。
核心思路：论文的核心思路是通过表示学习将深度学习模型解耦为基础和头部组件，基础组件捕捉全局特征并共享，头部组件则保留个性化特征在本地，从而提高个性化效果。
技术框架：整体架构包括两个主要模块：基础组件和头部组件。基础组件通过服务器共享，负责捕捉所有客户端的共同特征；头部组件则在客户端本地进行训练，专注于个别特征的学习。
关键创新：最重要的技术创新在于将整个深度学习模型解耦为更细分的部分，并引入适当的调度方法，能够同时处理数据和类别的异质性，这与现有方法的单一解耦方式有本质区别。
关键设计：在模型设计中，采用了两种层调度方法：前向（Vanilla）和后向（Anti），并通过实验比较其在数据和类别异质性下的表现，优化了模型的训练过程和计算效率。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提算法在面对数据和类别异质性时，准确性相比于现有个性化联邦学习算法提升了显著的幅度，尤其在复杂条件下表现出色，同时计算成本降低，展示了良好的实用性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括医疗、金融和智能家居等需要保护用户隐私的场景。在这些领域，个性化模型能够根据用户的特定需求进行优化，同时确保数据的安全性和隐私性。未来，该方法可能推动更多隐私保护技术的发展，促进个性化服务的普及。
📄 摘要（原文）
Federated learning ensures the privacy of clients by conducting distributed training on individual client devices and sharing only the model weights with a central server. However, in real-world scenarios, the heterogeneity of data among clients necessitates appropriate personalization methods. In this paper, we aim to address this heterogeneity using a form of parameter decoupling known as representation learning. Representation learning divides deep learning models into 'base' and 'head' components. The base component, capturing common features across all clients, is shared with the server, while the head component, capturing unique features specific to individual clients, remains local. We propose a new representation learning-based approach that suggests decoupling the entire deep learning model into more densely divided parts with the application of suitable scheduling methods, which can benefit not only data heterogeneity but also class heterogeneity. In this paper, we compare and analyze two layer scheduling approaches, namely forward (\textit{Vanilla}) and backward (\textit{Anti}), in the context of data and class heterogeneity among clients. Our experimental results show that the proposed algorithm, when compared to existing personalized federated learning algorithms, achieves increased accuracy, especially under challenging conditions, while reducing computation costs.