个性化联邦学习提升客户体验技术解析

联邦学习系统概述

联邦学习（FL）是一种允许边缘设备（如智能语音设备）在保持客户数据本地化的前提下协作训练全局模型的框架。标准FL系统包含云服务器和多个客户端（设备），每个设备拥有本地数据及机器学习模型的本地副本。

在每轮FL训练中：

1. 云服务器向客户端发送当前全局模型
2. 客户端使用设备端数据训练本地模型并上传至云端
3. 服务器聚合本地模型并更新全局模型

FL还包含个性化分支，旨在定制本地模型以提升其在本地数据上的性能。

数据异构性挑战

在实际应用中，不同客户端的本地数据集往往存在分布异构性。通过量化两种新型异构性指标：

• 客户端内不确定性：描述本地模型随时间变化的差异
• 客户端间不确定性：表征相同时段内不同用户本地模型的差异

客户端间不确定性越大表明边缘设备间数据分布越异构，个性化越重要；客户端内不确定性越大意味着本地模型参数在FL训练轮次间波动越大。

Self-FL技术框架

基于贝叶斯分层模型的理论分析，提出Self-FL方法：

1. 本地配置三要素：

   • 本地初始模型（训练起点）
   • 学习率（控制单样本对网络权重的影响程度）
   • 早停规则（防止过拟合的训练终止机制）

2. 自适应聚合规则：

   • 传统FL按本地数据集大小加权聚合
   • Self-FL基于贝叶斯分层建模推导聚合规则
   • 本地模型训练数据与全局平均偏差越大，对该数据的响应度越高
   • 本地模型参数优化不确定性越大，全局模型更新时权重越低

实验验证

在涵盖图像和音频的七个数据集上，与七种现有FL算法对比：

• Self-FL在全局模型和本地模型上均实现最高准确率
• 通过方差估计法有效量化两类不确定性
• 首次将个性化FL与分层建模相结合

应用价值

该方法通过双重机制提升边缘设备模型准确性：

1. 直接优化：使模型更适配本地数据类型
2. 间接优化：提升分发给所有客户端的全局模型精度

实验表明，相比现有FL方案，Self-FL能显著提升边缘客户端性能，使设备更精准响应个性化需求。
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