Decoupled Contrastive Learning for Federated Learning

📄 arXiv: 2508.04005v1 📥 PDF

作者: Hyungbin Kim, Incheol Baek, Yon Dohn Chung

分类: cs.LG

发布日期: 2025-08-06

💡 一句话要点

提出解耦对比学习以解决联邦学习中的数据异质性问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 联邦学习 对比学习 数据异质性 模型训练 隐私保护

📋 核心要点

  1. 现有的对比学习方法在联邦学习中面临数据异质性导致的性能下降问题，尤其在有限样本情况下表现不佳。
  2. 本文提出的解耦对比学习（DCFL）框架通过将对比损失分解为对齐性和均匀性两个目标，解决了现有方法的渐近假设问题。
  3. 实验结果显示，DCFL在多个标准数据集上表现优异，正样本对齐性更强，负样本均匀性更高，超越了现有的联邦学习方法。

📝 摘要（中文）

联邦学习是一种分布式机器学习范式，允许多个参与者通过交换模型更新而非原始数据来训练共享模型。然而，由于客户端数据的异质性，其性能相较于集中式方法有所下降。尽管对比学习被认为是缓解这一问题的有效方法，但理论分析表明其在有限样本的联邦学习中违反了无限负样本的渐近假设。为此，本文提出了解耦对比学习框架（DCFL），将现有的对比损失分解为两个目标，从而独立校准吸引力和排斥力，适用于每个客户端数据量较小的联邦学习环境。实验结果表明，DCFL在正样本之间的对齐性和负样本之间的均匀性上均优于现有对比学习方法，并在CIFAR-10、CIFAR-100和Tiny-ImageNet等标准基准上持续超越最先进的联邦学习方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决联邦学习中由于数据异质性导致的性能下降问题。现有的对比学习方法在有限样本情况下无法满足其渐近假设，导致效果不理想。

核心思路：提出解耦对比学习（DCFL）框架，通过将对比损失分解为对齐性和均匀性两个独立目标，避免了对无限负样本的依赖，从而适应每个客户端数据量较小的情况。

技术框架：DCFL框架包括两个主要模块：对齐性模块和均匀性模块。对齐性模块专注于增强正样本之间的相似性，而均匀性模块则确保负样本之间的分散性。

关键创新：DCFL的核心创新在于将对比损失解耦为两个独立的目标，这一设计使得模型在有限样本情况下能够有效地进行学习，克服了传统对比学习方法的局限性。

关键设计：在损失函数设计上，DCFL分别定义了对齐损失和均匀损失，并通过调整超参数来平衡这两个目标的影响，从而优化模型的学习过程。

📊 实验亮点

实验结果表明，DCFL在CIFAR-10、CIFAR-100和Tiny-ImageNet等数据集上表现优异，正样本对齐性提升显著，负样本均匀性增强，整体性能超越了现有的最先进联邦学习方法，显示出更强的适应性和有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括医疗健康、金融服务和智能制造等多个需要保护数据隐私的行业。通过在这些领域中应用DCFL，可以实现更高效的模型训练，同时保护用户数据的隐私，推动联邦学习技术的实际应用与发展。

📄 摘要（原文）

Federated learning is a distributed machine learning paradigm that allows multiple participants to train a shared model by exchanging model updates instead of their raw data. However, its performance is degraded compared to centralized approaches due to data heterogeneity across clients. While contrastive learning has emerged as a promising approach to mitigate this, our theoretical analysis reveals a fundamental conflict: its asymptotic assumptions of an infinite number of negative samples are violated in finite-sample regime of federated learning. To address this issue, we introduce Decoupled Contrastive Learning for Federated Learning (DCFL), a novel framework that decouples the existing contrastive loss into two objectives. Decoupling the loss into its alignment and uniformity components enables the independent calibration of the attraction and repulsion forces without relying on the asymptotic assumptions. This strategy provides a contrastive learning method suitable for federated learning environments where each client has a small amount of data. Our experimental results show that DCFL achieves stronger alignment between positive samples and greater uniformity between negative samples compared to existing contrastive learning methods. Furthermore, experimental results on standard benchmarks, including CIFAR-10, CIFAR-100, and Tiny-ImageNet, demonstrate that DCFL consistently outperforms state-of-the-art federated learning methods.