Adaptive Dual-Mode Distillation with Incentive Schemes for Scalable, Heterogeneous Federated Learning on Non-IID Data

📄 arXiv: 2509.22507v1 📥 PDF

作者: Zahid Iqbal

分类: cs.LG, cs.CV

发布日期: 2025-09-26

💡 一句话要点

提出自适应双模式蒸馏与激励机制，解决非独立同分布数据下异构联邦学习的可扩展性问题。

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

关键词: 联邦学习 知识蒸馏 模型异构 数据异构 非独立同分布 激励机制 自适应学习

📋 核心要点

  1. 联邦学习面临客户端异构性与数据非独立同分布的挑战，导致全局模型性能下降，且缺乏有效的激励机制。
  2. 论文提出自适应双模式蒸馏框架，包含DL-SH、DL-MH和I-DL-MH三种方法，分别应对统计异构、模型异构以及激励不足的问题。
  3. 实验结果表明，所提方法在非独立同分布数据下显著提升了全局模型精度，DL-SH提升153%，I-DL-MH提升225%，并降低了通信成本。

📝 摘要（中文）

联邦学习(FL)作为一种有前景的去中心化学习(DL)方法，能够在不损害用户隐私的情况下利用分布式数据。然而，FL面临几个关键挑战。首先，通常假设每个客户端都可以训练相同的机器学习模型，但由于业务需求和计算资源的差异，并非所有客户端都能满足这一假设。其次，统计异质性(又称非独立同分布数据)是FL中的一个主要挑战，可能导致全局模型性能下降。第三，在应对这些挑战的同时，需要一种经济高效的激励机制来鼓励客户参与FL训练。为了应对这些挑战，我们提出了几种方法：DL-SH，它促进了在统计异质性背景下高效、保护隐私和通信高效的学习；DL-MH，旨在管理完全异构的模型，同时解决统计差异；以及I-DL-MH，DL-MH的基于激励的扩展，通过在这个复杂的联邦学习框架内提供激励来促进客户端参与联邦学习训练。进行了全面的实验，以评估所提出的方法在各种复杂实验设置中的性能和可扩展性。这包括利用各种模型架构，在不同的数据分布中，包括独立同分布和几个非独立同分布场景，以及多个数据集。实验结果表明，与现有的最先进的方法和基线相比，所提出的方法显著提高了准确性并降低了通信成本，同时有效地解决了统计异质性和模型异质性，其中DL-SH将全局模型准确性提高了153%，I-DL-MH在非独立同分布条件下实现了225%的改进。

🔬 方法详解

问题定义：联邦学习中，客户端的计算资源和数据分布存在差异，导致模型训练困难。传统的联邦学习方法假设所有客户端使用相同的模型，这在实际应用中往往不成立。此外，非独立同分布(Non-IID)的数据分布会进一步降低全局模型的性能。缺乏有效的激励机制也阻碍了客户端参与联邦学习的积极性。

核心思路：论文的核心思路是利用知识蒸馏技术，将不同客户端训练的模型知识迁移到全局模型，从而解决模型异构性和数据异构性问题。同时，引入激励机制，鼓励客户端参与联邦学习训练。通过自适应地调整蒸馏策略和激励方案，提高联邦学习的性能和可扩展性。

技术框架：论文提出了三个主要方法：DL-SH、DL-MH和I-DL-MH。DL-SH主要解决统计异构问题，通过双模式蒸馏，将客户端模型的知识迁移到服务器模型。DL-MH旨在管理完全异构的模型，同时解决统计差异。I-DL-MH是DL-MH的扩展，引入了激励机制，鼓励客户端参与联邦学习训练。整体流程包括客户端本地训练、知识蒸馏、服务器模型更新和激励分配等步骤。

关键创新：论文的关键创新在于提出了自适应双模式蒸馏框架，能够有效地解决联邦学习中的模型异构性和数据异构性问题。此外，引入了激励机制，鼓励客户端参与联邦学习训练，提高了联邦学习的可扩展性。双模式蒸馏允许服务器和客户端之间进行双向知识迁移，从而更好地利用客户端的知识。

关键设计：论文中，激励机制的设计是关键。具体的激励方案（I-DL-MH）根据客户端对全局模型的贡献程度进行奖励，贡献越大，奖励越高。损失函数的设计也至关重要，需要平衡客户端模型的准确性和与全局模型的相似度。具体的网络结构根据不同的数据集和任务进行调整，但整体框架保持不变。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的方法在多个数据集和非独立同分布场景下，显著提高了全局模型的准确性。DL-SH在非独立同分布条件下将全局模型准确性提高了153%，I-DL-MH实现了225%的改进。此外，该方法还降低了通信成本，提高了联邦学习的效率。与现有的最先进方法相比，该方法在性能和可扩展性方面都具有优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要保护用户隐私的分布式学习场景，例如医疗健康、金融风控、智能交通等。通过联邦学习，可以在不共享原始数据的情况下，利用各个参与方的数据进行模型训练，提高模型的泛化能力和安全性。该方法对于资源受限的边缘设备尤为重要，能够实现更高效、更可靠的联邦学习。

📄 摘要（原文）

Federated Learning (FL) has emerged as a promising decentralized learning (DL) approach that enables the use of distributed data without compromising user privacy. However, FL poses several key challenges. First, it is frequently assumed that every client can train the same machine learning models, however, not all clients are able to meet this assumption because of differences in their business needs and computational resources. Second, statistical heterogeneity (a.k.a. non-IID data) poses a major challenge in FL, which can lead to lower global model performance. Third, while addressing these challenges, there is a need for a cost-effective incentive mechanism to encourage clients to participate in FL training. In response to these challenges, we propose several methodologies: DL-SH, which facilitates efficient, privacy-preserving, and communication-efficient learning in the context of statistical heterogeneity; DL-MH, designed to manage fully heterogeneous models while tackling statistical disparities; and I-DL-MH, an incentive-based extension of DL-MH that promotes client engagement in federated learning training by providing incentives within this complex federated learning framework. Comprehensive experiments were carried out to assess the performance and scalability of the proposed approaches across a range of complex experimental settings. This involved utilizing various model architectures, in diverse data distributions, including IID and several non-IID scenarios, as well as multiple datasets. Experimental results demonstrate that the proposed approaches significantly enhance accuracy and decrease communication costs while effectively addressing statistical heterogeneity and model heterogeneity in comparison to existing state-of-the-art approaches and baselines, with DL-SH improving global model accuracy by 153%, and I-DL-MH achieving a 225% improvement under non-IID conditions.