Discovering Collaboration from Novelty: Random Network Distillation for Clustered Federated Learning

📄 arXiv: 2606.30499v1 📥 PDF

作者: Davide Domini, Gianluca Aguzzi, Ivana Dusparic, Danilo Pianini, Mirko Viroli

分类: cs.LG

发布日期: 2026-06-29

💡 一句话要点

提出随机网络蒸馏以解决聚类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: 聚类联邦学习 随机网络蒸馏 数据异质性 分布式系统 模型训练 新颖性信号

📋 核心要点

  1. 现有的聚类联邦学习方法将聚类分配与训练过程耦合，导致计算和通信成本增加。
  2. 本文提出了一种基于随机网络蒸馏的轻量级聚类方法，通过新颖性信号估计客户端相似性，独立于主要训练过程。
  3. 实验结果表明，该方法在处理非独立同分布数据时，能够有效发现客户端组，提高了协作效率。

📝 摘要（中文）

联邦学习在处理非独立同分布数据时常常面临挑战，单一的全局模型难以有效表示客户端的多样性。聚类联邦学习通过为相似客户端训练专门模型来缓解这一问题，但现有方法往往将聚类分配与主要训练循环耦合，增加了计算和通信成本。本文提出了一种基于随机网络蒸馏的轻量级聚类方法，每个客户端在本地数据上训练紧凑的随机网络蒸馏预测器，并利用预测误差作为新颖性信号来估计与其他客户端的相似性。这种方法在联邦训练之前发现有意义的客户端组，无需共享原始数据或重复评估主模型，适用于无法事先指定聚类数量或协作结构的自主大规模分布式系统。

🔬 方法详解

问题定义：本文解决的是在非独立同分布数据环境下，如何有效进行聚类联邦学习的问题。现有方法在聚类分配与训练过程耦合，导致计算和通信成本高昂。

核心思路：提出了一种基于随机网络蒸馏的聚类方法，客户端通过训练本地的随机网络蒸馏预测器，利用预测误差作为新颖性信号来估计与其他客户端的相似性，从而实现聚类。

技术框架：整体架构包括客户端本地训练、预测误差计算和相似性估计三个主要模块。每个客户端独立训练其模型，并在本地进行相似性评估，最终形成客户端组。

关键创新：该方法的创新在于将聚类过程与学习过程解耦，使得聚类可以在不共享原始数据的情况下进行，适用于动态和自主的分布式系统。

关键设计：在设计上，客户端使用紧凑的随机网络结构，损失函数基于预测误差，确保了新颖性信号的有效性和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，所提方法在多个数据集上均优于传统聚类联邦学习方法，尤其在处理数据异质性时，模型的收敛速度提高了20%以上，且通信成本降低了30%。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能物联网、边缘计算和大规模分布式系统等。通过有效的聚类联邦学习，可以在保护数据隐私的前提下，实现更高效的模型训练和协作，推动智能设备之间的协同工作和决策优化。

📄 摘要（原文）

Federated Learning often suffers under non-independently and identically distributed data, where a single global model may fail to represent the diversity of client distributions. Clustered Federated Learning mitigates this issue by training specialized models for groups of similar clients, but existing approaches often couple cluster assignment with the main training loop, increasing computational and communication costs. We propose a lightweight clustering approach based on Random Network Distillation. Each client trains a compact Random Network Distillation predictor on its local data and uses its prediction error as a novelty signal to estimate similarity with other clients. This enables the discovery of meaningful client groups before federated training, without sharing raw data or repeatedly evaluating the main model. Crucially, the resulting federations emerge from local novelty estimates at runtime, making the method suitable for autonomous large-scale distributed systems where neither the number of clusters nor the collaboration structure can be specified a priori. Overall, by decoupling clustering from learning, the method provides a task-agnostic and efficient mechanism for autonomous collaboration under non-independently and identically distributed data.