个性化联邦学习Personalized federated learning

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### 利用共享表示进行个性化联邦学习个性化联邦学习中,利用共享表示的方法旨在通过模型间的信息交换来提升各客户端本地模型的表现,同时保持一定程度的个性化。这种方法通常涉及两个主要方面:全局模型参数更新和个人化调整。 #### 全局模型训练与个人化调整 为了实现这一目标,在每轮迭代过程中,服务器会收集来自不同客户的梯度信息并计算平均值作为新的全局权重向量[^1]。随后,这些更新后的参数会被分发给各个客户机用于下一轮局部优化过程中的初始化设置。然而,由于数据分布差异较大以及隐私保护需求的存在,直接采用统一策略可能无法满足特定应用场景下的性能要求。 因此,研究者们提出了多种基于元学习框架下的解决方案,允许每个参与者根据自身特点自适应地微调其内部结构而不影响其他成员的学习进度。例如,可以通过引入额外的任务无关特征映射层或将某些神经网络组件设为固定不变等方式增强跨域泛化能力的同时保留个体特性。 #### 技术细节与算法设计 具体来说,一种常见的做法是在标准Federated Averaging (FedAvg)基础上加入正则项约束条件以鼓励相似样本之间形成更紧密关联;另一种则是借助于生成对抗网络(GANs),让多个代理机构共同构建一个虚拟空间内的公共表征库供后续迁移使用。此外还有些工作探索了如何结合强化学习机制动态调整参与方贡献比例从而达到更好的协作效果。 ```python def fed_avg_with_regularization(models, regularization_lambda=0.01): global_model = sum([model * (1 / len(models)) for model in models]) # Add L2 Regularization term to encourage similarity among local updates reg_term = sum([(global_model - m).norm() ** 2 for m in models]) * regularization_lambda optimized_global_model = global_model - reg_term return optimized_global_model ```
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