联邦学习——Base + Personalization Layers的另一种玩法

Posted 2022-11-27 联邦学习小白

在典型的联邦学习中，不同设备之间的数据分布差异很大。为了缓解这种统计异质性的不利影响,《Federated learning with personalization layers》这篇文章给出了一个新的思路：将模型分为基础层和个性化层，提出了名为 FedPer 的架构。与联邦迁移学习(即首先对所有层进行全局训练，然后对所有或个别层进行局部数据再训练)不同，FedPer 先在全局数据上训练基础层，再在本地数据上训练个性化层，避免了联邦迁移学习需要重训练的问题。
《Exploiting Shared Representations for Personalized Federated Learning》所提出的 FedRep 算法就类似于 Base + Personalization Layers 的形式。但它基于“数据间通常存在一个 global feature representation，而 client 或 task 之间的统计异质性主要集中在 labels 上”这一直觉，提出用基础层来学习数据间的 global feature representation 的降维表示，以缓解 Non-IID 对模型训练的影响，用个性化层作为每个 client 唯一的 local head 实现个性化。
那废话不多说，我们直接看这个算法长什么样。下图就是FedRep的图示结构

• global representation $\phi :R^d\to R^k$，将从本地数据中学到的global feature representation由高维空间map到低维空间中；
• local head $h:R^k\to y$，根据低维representation输出结果；

训练过程中，每个client共同训练 global representation：φ, 而用各自的数据训练自己的 local head：h
值得注意的是，k<<d，也就是说local head：h需要训练的参数量很少，这也就意味着local head：h可以在较小的计算代价下进行多轮训练。

FedRep算法流程

目标函数为

伪代码如下：

每个client的本地更新都需要分成两步，需要注意的是，这两步更新用的是同一批样本。
即先更新local head：h，由于h的参数量很小，所以可以进行多轮更新。

再基于更新后的 h 更新 global representation：φ，由于φ的参数量较大，所以一般只更新一次。

其中 GRD(f, h a) 表示学习率为a，用SGD等方式计算 f 的梯度以更新 h。

本文还解释了为什么要用个性化 FL 而不能用传统意义的 FedAvg 聚合全局模型：

对于传统 FL ，其目标函数是 ：

而个性化 FL 的目标函数是 ：

其中$B^{\ast }{w}_i^{\ast }$是指 ground-truth 的模型表示。
由两者的目标函数可以看出，传统FL的目标是让全局模型去逼近 ground-truth，而个性化 FL 是让每个 client 的本地模型去逼近 ground-truth ，显然，肯定是个性化 FL 的结果会更好，每个client都能有一个很好的个性化模型，而不是共享一个折中的模型。

对于新加入的 client，要怎么初始化模型呢？

global representation：φ 可直接用于 new client，也就是说，new client 仅需训练 local head：h，且由于 h 的参数量较小，可以很快为 new client 的训练出一个个性化模型。