属性偏斜阻碍了当前的联合学习（FL）框架，从客户之间的一致优化方向上，这不可避免地导致降低性能和不稳定的收敛性。核心问题在于：1）域特异性属性，这些属性是非因果的，只有本地有效的，被不可自发地混合到全局聚合中。 2）纠缠属性的一阶段优化不能同时满足两个相互矛盾的目标，即概括和个性化。为了应对这些问题，我们提出了裁定的分解联合学习（DFL），以将特定于域的特定和跨不变属性拆分为两个互补分支，这些分支由提议的交替局部 - 全球优化培训。重要的是，融合分析证明，即使不完整的客户模型参与了全局聚合，FL系统也可以稳定地融合，从而大大扩展了FL的应用程序范围。广泛的实验证明，与手动合成和逼真的属性相比，与SOTA FL方法相比，DFL具有更高的性能，更好的可解释性和更快的收敛速率，可以促进FL。

Federated Learning有望在不访问数据的情况下与多个客户进行协作培训模型的能力，但是当客户的数据分布彼此差异时脆弱。这种差异进一步导致了困境：“我们是否应该优先考虑学习模型的通用性能（用于服务器的将来使用）或其个性化绩效（对于每个客户端）？”这两个看似竞争的目标使社区分裂了专注于一个或另一个，但在本文中，我们表明可以同时实现这两者。具体而言，我们提出了一个新颖的联邦学习框架，该框架将模型的双重职责与两个预测任务相结合。一方面，我们介绍了一个损失家族，这些损失家庭对非相同的班级分布，使客户能够培训一个通用的预测指标，并以一致的目标培训。另一方面，我们将个性化预测变量作为一种轻巧的自适应模块，以最大程度地减少每个客户在通用预测指标上的经验风险。借助我们将联合强大的脱钩（FED-ROD）命名的两个损失的两次挑战框架，学识渊博的模型可以同时实现最先进的通用和个性化的性能，从而实质上弥补了这两个任务。

联合学习（FL）是一个分散的学习范式，其中多个客户在不集中其本地数据的情况下进行培训深度学习模型，因此保留数据隐私。现实世界中的应用程序通常涉及在不同客户端的数据集上进行分发转换，这损害了客户从各自的数据分布中看不见样本的概括能力。在这项工作中，我们解决了最近提出的功能转移问题，其中客户具有不同的功能分布，而标签分布相同。我们建议联邦代表性扩大（FRAUG）来解决这个实用且具有挑战性的问题。我们的方法在嵌入空间中生成合成客户端特定的样本，以增加通常小客户端数据集。为此，我们训练一个共享的生成模型，以融合客户从其不同功能分布中学习的知识。该发电机合成了客户端 - 不合时式嵌入，然后通过表示转换网络（RTNET）将其局部转换为特定于客户端的嵌入。通过将知识转移到客户端，生成的嵌入式作为客户模型的正常化程序，并减少对本地原始数据集的过度拟合，从而改善了概括。我们对公共基准和现实医学数据集的经验评估证明了该方法的有效性，该方法在包括Partialfed和FedBN在内的非IID特征的当前最新FL方法大大优于最新的FL方法。

自从联合学习（FL）被引入具有隐私保护的分散学习技术以来，分布式数据的统计异质性是实现FL应用中实现稳健性能和稳定收敛性的主要障碍。已经研究了模型个性化方法来克服这个问题。但是，现有的方法主要是在完全标记的数据的先决条件下，这在实践中是不现实的，由于需要专业知识。由部分标记的条件引起的主要问题是，标记数据不足的客户可能会遭受不公平的性能增益，因为他们缺乏足够的本地分销见解来自定义全球模型。为了解决这个问题，1）我们提出了一个新型的个性化的半监督学习范式，该范式允许部分标记或未标记的客户寻求与数据相关的客户（助手代理）的标签辅助，从而增强他们对本地数据的认识； 2）基于此范式，我们设计了一个基于不确定性的数据关系度量，以确保选定的帮助者可以提供值得信赖的伪标签，而不是误导当地培训； 3）为了减轻助手搜索引入的网络过载，我们进一步开发了助手选择协议，以实现有效的绩效牺牲的有效沟通。实验表明，与其他具有部分标记数据的相关作品相比，我们提出的方法可以获得卓越的性能和更稳定的收敛性，尤其是在高度异质的环境中。

多源域的适应性已深入研究。特定域固有的特征的分布变化会导致负转移降低模型的一般性，从而看不见任务。在联合学习（FL）中，为了利用来自不同领域的知识，共享学习的模型参数以训练全球模型。但是，FL的数据机密性阻碍了需要先验了解不同域数据的传统领域适应方法的有效性。为此，我们提出了一种称为联合知识一致性（FEDKA）的新联合领域生成方法。 FEDKA利用全局工作区中的特征分布匹配，以便全局模型可以在未知域数据的约束下学习域不变的客户端功能。设计了一种联合投票机制，以基于促进全球模型微调的客户的共识来生成目标域伪标签。我们进行了广泛的实验，包括消融研究，以评估拟议方法在图像分类任务和基于具有不同复杂性的模型体系结构的文本分类任务中的有效性。经验结果表明，FEDKA可以分别在数字五和办公室-Caltech10中实现8.8％和3.5％的绩效增长，并且在亚马逊审查中获得了0.7％的增长，并且培训数据极为有限。

由于客户端之间标签不平衡的普遍性，联邦对抗域适应是一种独特的分布式Minimax培训任务，每个客户端只看到培训全局模型所需的标签类的子集。为了解决这个问题，我们提出了一个分布式Minimax优化器，称为FEDMM，专为联邦对抗域适应问题而设计。即使在每个客户端具有不同的标签类，某些客户端只有无监督的任务，它也运作良好。我们证明了FEDMM确保将达到域移位无监督数据的静止点收敛。在各种基准数据集中，广泛的实验表明，基于梯度下降升降算法例如，当从头划伤训练时，它以相同的通信回合占据了其他基于GDA的联合平均方法的准确性约为20％;当从预先训练的模型培训时，它始终如一地优于不同网络的5.4 \％$ 9 \％$ 9 \％$。

由于客户之间缺乏数据和统计多样性，联合学习从模型过度适应的巨大挑战面临巨大的挑战。为了应对这些挑战，本文提出了一种新型的个性化联合学习方法，该方法通过贝叶斯变异推断为pfedbayes。为了减轻过度拟合，将重量不确定性引入了客户和服务器的神经网络。为了实现个性化，每个客户端通过平衡私有数据的构建错误以及其KL Divergence与服务器的全局分布来更新其本地分布参数。理论分析给出了平均泛化误差的上限，并说明了概括误差的收敛速率是最小到对数因子的最佳选择。实验表明，所提出的方法在个性化模型上的表现优于其他高级个性化方法，例如Pfedbayes在MNIST，FMNIST和NON-I.I.I.D下，Pfedbayes的表现分别超过其他SOTA算法的其他SOTA算法的表现为1.25％，0.42％和11.71％。有限的数据。

A key challenge in federated learning (FL) is the statistical heterogeneity that impairs the generalization of the global model on each client. To address this, we propose a method Federated learning with Adaptive Local Aggregation (FedALA) by capturing the desired information in the global model for client models in personalized FL. The key component of FedALA is an Adaptive Local Aggregation (ALA) module, which can adaptively aggregate the downloaded global model and local model towards the local objective on each client to initialize the local model before training in each iteration. To evaluate the effectiveness of FedALA, we conduct extensive experiments with five benchmark datasets in computer vision and natural language processing domains. FedALA outperforms eleven state-of-the-art baselines by up to 3.27% in test accuracy. Furthermore, we also apply ALA module to other federated learning methods and achieve up to 24.19% improvement in test accuracy.

联合学习（FL）是一个新的分布式机器学习框架，可以在不收集用户的私人数据的情况下获得可靠的协作培训。但是，由于FL的频繁沟通和平均聚合策略，他们会遇到挑战统计多样性数据和大规模模型。在本文中，我们提出了一个个性化的FL框架，称为基于Tensor分解的个性化联合学习（TDPFED），在该框架中，我们设计了一种具有张力的线性层和卷积层的新颖的张力局部模型，以降低交流成本。 TDPFED使用双级损失函数来通过控制个性化模型和张力的本地模型之间的差距来使全球模型学习的个性化模型优化。此外，有效的分布式学习策略和两种不同的模型聚合策略是为拟议的TDPFED框架设计的。理论融合分析和彻底的实验表明，我们提出的TDPFED框架在降低交流成本的同时实现了最新的性能。

联合学习允许多个参与者在不公开数据隐私的情况下协作培训高效模型。但是，这种分布式的机器学习培训方法容易受到拜占庭客户的攻击，拜占庭客户通过修改模型或上传假梯度来干扰全球模型的训练。在本文中，我们提出了一种基于联邦学习（CMFL）的新型无服务器联合学习框架委员会机制，该机制可以确保算法具有融合保证的鲁棒性。在CMFL中，设立了一个委员会系统，以筛选上载已上传的本地梯度。 The committee system selects the local gradients rated by the elected members for the aggregation procedure through the selection strategy, and replaces the committee member through the election strategy.基于模型性能和防御的不同考虑，设计了两种相反的选择策略是为了精确和鲁棒性。广泛的实验表明，与典型的联邦学习相比，与传统的稳健性相比，CMFL的融合和更高的准确性比传统的稳健性，以分散的方法的方式获得了传统的耐受性算法。此外，我们理论上分析并证明了在不同的选举和选择策略下CMFL的收敛性，这与实验结果一致。

近年来，个性化联邦学习（PFL）引起了越来越关注其在客户之间处理统计异质性的潜力。然而，最先进的PFL方法依赖于服务器端的模型参数聚合，这需要所有模型具有相同的结构和大小，因此限制了应用程序以实现更多异构场景。要处理此类模型限制，我们利用异构模型设置的潜力，并提出了一种新颖的培训框架，为不同客户使用个性化模型。具体而言，我们将原始PFL中的聚合过程分为个性化组知识转移训练算法，即KT-PFL，这使得每个客户端能够在服务器端维护个性化软预测以指导其他人的本地培训。 KT-PFL通过使用知识系数矩阵的所有本地软预测的线性组合更新每个客户端的个性化软预测，这可以自适应地加强拥有类似数据分布的客户端之间的协作。此外，为了量化每个客户对他人的个性化培训的贡献，知识系数矩阵是参数化的，以便可以与模型同时培训。知识系数矩阵和模型参数在每轮梯度下降方式之后的每一轮中可替代地更新。在不同的设置（异构模型和数据分布）下进行各种数据集（EMNIST，Fashion \ _Mnist，CIFAR-10）的广泛实验。据证明，所提出的框架是第一个通过参数化群体知识转移实现个性化模型培训的联邦学习范例，同时实现与最先进的算法比较的显着性能增益。

将知识蒸馏应用于个性化的跨筒仓联合学习，可以很好地减轻用户异质性的问题。然而，这种方法需要一个代理数据集，这很难在现实世界中获得。此外，基于参数平均的全球模型将导致用户隐私的泄漏。我们介绍了一个分布式的三位玩家GaN来实现客户之间的DataFree共蒸馏。该技术减轻了用户异质性问题，更好地保护用户隐私。我们证实，GaN产生的方法可以使联合蒸馏更有效和稳健，并且在获得全球知识的基础上，共蒸馏可以为各个客户达到良好的性能。我们对基准数据集的广泛实验证明了与最先进的方法的卓越的泛化性能。

个性化联合学习（FL）是佛罗里达州的一个新兴研究领域，在客户之间存在数据异质性的情况下，可以学习一个易于适应的全球模型。但是，个性化FL的主要挑战之一是，由于客户数据与服务器隔离以确保隐私，因此非常依赖客户的计算资源来计算高阶梯度。为了解决这个问题，我们专注于服务器可以独立于客户数据独立于客户数据的问题设置，这是各种应用程序中普遍的问题设置，但在现有文献中相对尚未探索。具体而言，我们提出了FedSim，这是一种针对个性化FL的新方法，该方法积极利用此类服务​​器数据来改善服务器中的元梯度计算以提高个性化性能。在实验上，我们通过各种基准和消融证明了FEDSIM在准确性方面优于现有方法，通过计算服务器中的完整元梯度，在计算上更有效，并且收敛速度高达34.2％。

个性化联合学习（FL）促进了多个客户之间的合作，以学习个性化模型而无需共享私人数据。该机制减轻了系统中通常遇到的统计异质性，即不同客户端的非IID数据。现有的个性化算法通常假设所有客户自愿进行个性化。但是，潜在的参与者可能仍然不愿个性化模型，因为他们可能无法正常工作。在这种情况下，客户选择使用全局模型。为了避免做出不切实际的假设，我们介绍了个性化率，该率是愿意培训个性化模型，将其介绍给联合设置并提出DYPFL的客户的比例。这种动态个性化的FL技术激励客户参与个性化本地模型，同时允许在整体模型表现更好时采用全球模型。我们表明，DYPFL中的算法管道可以保证良好的收敛性能，从而使其在广泛的条件下优于替代性个性化方法，包括异质性，客户端数量，本地时期和批量尺寸的变化。

联合学习（FL）是一个分布式的机器学习框架，可以减轻数据孤岛，在该筒仓中，分散的客户在不共享其私人数据的情况下协作学习全球模型。但是，客户的非独立且相同分布的（非IID）数据对训练有素的模型产生了负面影响，并且具有不同本地更新的客户可能会在每个通信回合中对本地梯度造成巨大差距。在本文中，我们提出了一种联合矢量平均（FedVeca）方法来解决上述非IID数据问题。具体而言，我们为与本地梯度相关的全球模型设定了一个新的目标。局部梯度定义为具有步长和方向的双向向量，其中步长为局部更新的数量，并且根据我们的定义将方向分为正和负。在FedVeca中，方向受步尺的影响，因此我们平均双向向量，以降低不同步骤尺寸的效果。然后，我们理论上分析了步骤大小与全球目标之间的关系，并在每个通信循环的步骤大小上获得上限。基于上限，我们为服务器和客户端设计了一种算法，以自适应调整使目标接近最佳的步骤大小。最后，我们通过构建原型系统对不同数据集，模型和场景进行实验，实验结果证明了FedVeca方法的有效性和效率。

使用联合学习（FL）协作培训模型的多个医疗机构已成为最大化数据驱动模型的潜力的有希望的解决方案，但医学图像中的非独立性和相同分布的（非IID）数据仍然是一个突出的挑战在真实的练习中。由不同扫描仪或协议引起的特征异质性在本地（客户端）和全局（服务器）优化中引入了学习过程中的漂移，这损害了收敛以及模型性能。许多以前的作品已经尝试通过在本地或全球范围内解决漂移来解决非IID问题，但如何共同解决两个基本耦合的漂移仍然不清楚。在这项工作中，我们专注于处理本地和全球漂移，并介绍一个名为HARMOFL的新协调框架。首先，我们建议通过将变换到频域的图像的幅度归一化以模仿统一的成像设置来减轻本地更新漂移，以便在跨本地客户端生成统一的特征空间。其次，基于谐波功能，我们设计了引导每个本地模型的客户重量扰动，以达到平坦的最佳状态，其中局部最佳解决方案的邻域面积具有均匀低损耗。如果没有任何额外的沟通成本，则扰动协助全局模型通过聚合几个局部平面OptimA来优化融合的最佳解决方案。理论上，我们已经分析了所提出的方法和经验上对三种医学图像分类和分割任务进行了广泛的实验，表明HARMOFL优于一系列具有有前途的收敛行为的最近最先进的方法。

Federated learning achieves joint training of deep models by connecting decentralized data sources, which can significantly mitigate the risk of privacy leakage. However, in a more general case, the distributions of labels among clients are different, called ``label distribution skew''. Directly applying conventional federated learning without consideration of label distribution skew issue significantly hurts the performance of the global model. To this end, we propose a novel federated learning method, named FedMGD, to alleviate the performance degradation caused by the label distribution skew issue. It introduces a global Generative Adversarial Network to model the global data distribution without access to local datasets, so the global model can be trained using the global information of data distribution without privacy leakage. The experimental results demonstrate that our proposed method significantly outperforms the state-of-the-art on several public benchmarks. Code is available at \url{https://github.com/Sheng-T/FedMGD}.

在这项工作中，我们提出了FedSSO，这是一种用于联合学习的服务器端二阶优化方法（FL）。与以前朝这个方向的工作相反，我们在准牛顿方法中采用了服务器端近似，而无需客户的任何培训数据。通过这种方式，我们不仅将计算负担从客户端转移到服务器，而且还消除了客户和服务器之间二阶更新的附加通信。我们为我们的新方法的收敛提供了理论保证，并从经验上证明了我们在凸面和非凸面设置中的快速收敛和沟通节省。

作为一种有希望的隐私机器学习方法，联合学习（FL）可以使客户跨客户培训，而不会损害其机密的本地数据。但是，现有的FL方法遇到了不均分布数据的推理性能低的问题，因为它们中的大多数依赖于联合平均（FIDAVG）基于联合的聚合。通过以粗略的方式平均模型参数，FedAvg将局部模型的个体特征黯然失色，这极大地限制了FL的推理能力。更糟糕的是，在每一轮FL培训中，FedAvg向客户端向客户派遣了相同的初始本地模型，这很容易导致对最佳全局模型的局限性搜索。为了解决上述问题，本文提出了一种新颖有效的FL范式，名为FEDMR（联合模型重组）。与传统的基于FedAvg的方法不同，FEDMR的云服务器将收集到的本地型号的每一层层混合，并重组它们以实现新的模型，以供客户端培训。由于在每场FL比赛中进行了细粒度的模型重组和本地培训，FEDMR可以迅速为所有客户找出一个全球最佳模型。全面的实验结果表明，与最先进的FL方法相比，FEDMR可以显着提高推理准确性而不会引起额外的通信开销。

在联合学习（FL）中，模型性能通常遭受数据异质性引起的客户漂移，而主流工作则专注于纠正客户漂移。我们提出了一种名为Virtual同质性学习（VHL）的不同方法，以直接“纠正”数据异质性。尤其是，VHL使用一个虚拟均匀的数据集进行FL，该数据集精心制作以满足两个条件：不包含私人信息和可分开的情况。虚拟数据集可以从跨客户端共享的纯噪声中生成，旨在校准异质客户的功能。从理论上讲，我们证明VHL可以在自然分布上实现可证明的概括性能。从经验上讲，我们证明了VHL赋予FL具有巨大改善的收敛速度和概括性能。VHL是使用虚拟数据集解决数据异质性的首次尝试，为FL提供了新的有效手段。