FedAH: Aggregated Head for Personalized Federated Learning
Pengzhan Zhou, Yuepeng He, Yijun Zhai, Kaixin Gao, Chao Chen, Zhida Qin, Chong Zhang, Songtao Guo·December 02, 2024
Summary
FedAH,一种个性化头基联邦学习方法，通过将全局头聚合到每个客户端的本地模型中，增强个性化同时保留全局知识。该创新在计算机视觉和自然语言处理的五个基准数据集上，相较于十种最先进的联邦学习方法，测试准确率提高了2.87%。FedAH通过大量实验验证其有效性，并提供开源代码。
引言
背景
个性化与全局知识的平衡挑战
目标
提出FedAH方法，旨在增强个性化同时保留全局知识
方法
方法概述
FedAH的核心思想
全局头聚合
如何将全局头聚合到本地模型
个性化与全局知识的融合
如何实现个性化与全局知识的有效结合
实验设计
数据集选择
五个基准数据集的介绍
方法比较
与十种先进联邦学习方法的对比
性能评估
测试准确率的提升分析
实验结果与分析
结果展示
FedAH在五个数据集上的表现
结果解读
提高2.87%测试准确率的详细解释
结论与讨论
方法有效性验证
大量实验验证FedAH的有效性
未来工作展望
对FedAH的进一步研究方向
开源代码
代码获取
如何访问FedAH的开源代码
使用指南
如何使用FedAH进行实验
Basic info
papers
distributed, parallel, and cluster computing
machine learning
artificial intelligence
Advanced features