个性化联邦学习提升客户体验

联邦学习系统概述

联邦学习(FL)框架允许多个边缘设备（如智能终端）在数据本地保存的前提下协作训练全局模型。标准 FL 系统包含云服务器和多个客户端设备，每个设备持有本地数据和机器学习模型副本。每轮 FL 训练包含三个阶段：

1. 云服务器向客户端分发当前全局模型

2. 客户端使用本地数据训练模型并回传

3. 服务器聚合本地模型更新全局模型

数据异构性挑战

实际应用中，不同客户端的本地数据往往呈现异构分布。在 NeurIPS 2022 会议上发表的研究中，提出通过量化两种新型异构性指标来优化训练：

1. 客户端内不确定性：表征单个客户端模型随时间的变化差异

2. 客户端间不确定性：反映同一时段不同用户模型间的差异程度

Self-FL 创新框架

基于贝叶斯层次模型理论分析，提出自适应训练方法：

• 动态本地配置：根据不确定性值调整三个关键参数

• 本地初始化模型选择

• 学习率设置

• 早停规则阈值

• 智能聚合规则：突破传统按数据量加权的聚合方式，采用基于不确定性的自适应权重分配

实验结果

在包含图像和音频的 7 个数据集测试中，相比 7 种现有 FL 算法：

• 全局模型准确率最高提升 12.7%

• 个性化本地模型平均精度改善 15.3%

• 训练效率提升约 20%

该方法已应用于某机构的边缘计算平台，显著提升了智能终端对用户个性化需求的响应能力。更多精彩内容 请关注我的个人公众号 公众号（办公 AI 智能小助手）公众号二维码

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