當傳統聯邦學習面臨異構性挑戰，不妨嘗試這些個性化聯邦學習演算法

機器之心發表於2020-09-23
聯邦學習演算法

經典的機器學習方法基於樣本資料（庫）訓練得到適用於不同任務和場景的機器學習模型。這些樣本資料（庫）一般透過從不同使用者、終端、系統中收集並集中儲存而得到。在實際應用場景中，這種收集樣本資料的方式面臨很多問題。一方面，這種方法損害了資料的隱私性和安全性。在一些應用場景中，例如金融行業、政府行業等，受限於資料隱私和安全的要求，根本無法實現對資料的集中儲存；另一方面，這種方法會增加通訊開銷。在物聯網等一些大量依賴於移動終端的應用中，這種資料匯聚的通訊開銷成本是非常巨大的。

聯邦學習允許多個使用者（稱為客戶機）協作訓練共享的全域性模型，而無需分享本地裝置中的資料。由中央伺服器協調完成多輪聯邦學習以得到最終的全域性模型。其中，在每一輪開始時，中央伺服器將當前的全域性模型傳送給參與聯邦學習的客戶機。每個客戶機根據其本地資料訓練所接收到的全域性模型，訓練完畢後將更新後的模型返回中央伺服器。中央伺服器收集到所有客戶機返回的更新後，對全域性模型進行一次更新，進而結束本輪更新。透過上述多輪學習和通訊的方法，聯邦學習消除了在單個裝置上聚合所有資料的需要，克服了機器學習任務中的隱私和通訊挑戰，允許機器學習模型學習分散在各個使用者（客戶機）上儲存的資料。

聯邦學習自提出以來獲得了廣泛的關注，並在一些場景中得以應用。聯邦學習解決了資料匯聚的問題，使得一些跨機構、跨部門的機器學習模型、演算法的設計和訓練成為了可能。特別地，對於移動裝置中的機器學習模型應用，聯邦學習表現出了良好的效能和魯棒性。此外，對於一些沒有足夠的私人資料來開發精確的本地模型的使用者（客戶機）來說，透過聯邦學習能夠大大改進機器學習模型和演算法的效能。但是，由於聯邦學習側重於透過分散式學習所有參與客戶機（裝置）的本地資料來獲得高質量的全域性模型，因此它無法捕獲每個裝置的個人資訊，從而導致推理或分類的效能下降。此外，傳統的聯邦學習需要所有參與裝置就協作訓練的共同模型達成一致，這在實際複雜的物聯網應用中是不現實的。研究人員將聯邦學習在實際應用中面臨的問題總結如下[2]：（1）各個客戶機（裝置）在儲存、計算和通訊能力方面存在異構性；（2） 各個客戶機（裝置）本地資料的非獨立同分布（Non-Idependently and Identically Distributed，Non-IID）所導致的資料異構性問題；（3）各個客戶機根據其應用場景所需要的模型異構性問題。

為了解決這些異構性挑戰，一種有效的方法是在裝置、資料和模型級別上進行個性化處理，以減輕異構性併為每個裝置獲得高質量的個性化模型，即個性化聯邦學習（Personalized Federated Learning）。針對 Non-IID 的聯邦學習，機器之心之前有專門的分析文章，感興趣的讀者可以閱讀。針對裝置異構性的問題，一般可以透過設計新的分散式架構（如 Client-Edge-Cloud[5]）或新的聯邦學習演算法（ Asynchronous Fed[6]）來解決。

針對模型異構性的問題，作者在文獻 [1] 中將不同的個性化聯邦學習方法分為以下幾類：增加使用者上下文（Adding User Context ）[8]、遷移學習（Transfer Learning）[9]、多工學習（Multi-task Learning）[10]、元學習（Meta-Learning）[3]、知識蒸餾（Knowledge Distillation ）[11]、基本層 + 個性化層（ Base + Personalization Layers）[4]、混合全域性和區域性模型（Mixture of Global and Local Models ）[12] 等。

本文選擇了三篇關於個性化聯邦學習的文章進行深入分析。其中，第一篇文章關於裝置異構性的問題[6]，作者提出了一種新的非同步聯邦最佳化演算法。對於強凸和非強凸問題以及一類受限的非凸問題，該方法能夠近似線性收斂到全域性最優解。第二篇文章重點解決模型異構性的問題[7]，作者提出了一種引入 Moreau Envelopes 作為客戶機正則化損失函式的個性化聯邦學習演算法（pFedMe），該演算法有助於將個性化模型最佳化與全域性模型學習分離開來。最後，第三篇文章提出了一個協同雲邊緣框架 PerFit，用於個性化聯邦學習，從整體上緩解物聯網應用中固有的裝置異構性、資料異構性和模型異構性[2]。

一、Asynchronous Federated Optimization

當傳統聯邦學習面臨異構性挑戰，不妨嘗試這些個性化聯邦學習演算法

隨著邊緣裝置 / 物聯網（如智慧手機、可穿戴裝置、感測器以及智慧家居 / 建築）的廣泛使用，這些裝置在人們日常生活中所產生的大量資料催生了 “聯邦學習” 的方法。另一方面，對於人工智慧演算法中所使用的的樣本資料隱私性的考慮，進一步提高了人們對聯邦學習的關注度。然而，聯邦學習是同步最佳化（Synchronous）的，即中央伺服器將全域性模型同步傳送給多個客戶機，多個客戶機基於本地資料訓練模型後同步將更新後的模型返回中央伺服器。聯邦學習的同步特性具有不可擴充套件、低效和不靈活等問題。這種同步學習的方法在接入大量客戶機的情況下，存在同時接收太多裝置反饋會導致中央伺服器端網路擁塞的問題。此外，由於客戶機的計算能力和電池時間有限，任務排程因裝置而異，因此很難在每個更新輪次（epoch）結束時精準的同步接入的客戶機。傳統方法會採取設定超時閾值的方法，刪除無法及時同步的客戶機。但是，如果可接入同步的客戶機數量太少，中央伺服器可能不得不放棄整個 epoch，包括所有已經接收到的更新。

為了解決同步聯邦學習中出現的這些問題，本文提出了一種新的非同步聯邦最佳化演算法，其關鍵思想是使用加權平均值來更新全域性模型。可以根據陳舊性函式（A Function of the Staleness）自適應設定混合權重值。作者在文中證明，這些更改結合在一起能夠生成有效的非同步聯邦最佳化過程。

1.1 方法介紹

給定 n 個客戶機，經典聯邦學習表示為：

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其中，z^i 為第 i 個客戶機裝置中的資料取樣。由於不同的客戶機裝置之間存在異構性，所儲存的資料庫也不同，從不同裝置中提取的樣本具有不同的期望值：

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聯邦學習的一次完整的更新過程由 T 個全域性 epochs 組成。在第 t 個 epoch 中，中央伺服器接收任意一個客戶機發回的本地訓練的模型 x_new，並透過加權平均來更新全域性模型：

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其中，α∈(0,1)，α為混合超引數 (mixing hyperparameter)。在任意裝置 i 上，在從中央伺服器接收到全域性模型 x_t（可能已經過時）後，使用 SGD 進行區域性最佳化以解決以下正則化最佳化問題：

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中央伺服器和客戶機裝置的工作執行緒執行非同步更新。當中央伺服器接收到本地模型時，會立即更新全域性模型。中央伺服器和客戶機執行緒之間的通訊是非阻塞的。完整演算法具體見演算法 1。在中央伺服器端，有兩個執行緒非同步並行執行：排程執行緒和更新執行緒。排程器定期觸發一些客戶機裝置的訓練任務。更新執行緒接收到客戶機裝置本地訓練得到的模型後更新全域性模型。全域性模型透過多個具有讀寫鎖的更新執行緒來提高吞吐量。排程器隨機化訓練任務的時間，以避免更新執行緒過載，同時控制各個訓練任務的陳舊性（更新執行緒中的 t-τ）。更新全域性模型時，客戶端反饋的陳舊性越大（過時越久），錯誤就越大。

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針對模型中的α混合超參，對於具有大滯後性的區域性模型（t-τ）可以透過減小α來減小由陳舊性引起的誤差。作者引入一個函式 s(t-τ)來控制α的值。具體的，可選函式格式如下：

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本文提出的非同步聯邦最佳化方法的完整結構見圖 1。其中，0：排程程式透過協調器觸發訓練任務。1、2：客戶機裝置接收中央伺服器發來的延遲的全域性模型 x_(t-τ)。3：客戶機裝置按照演算法 1 中的描述進行本地更新。工作程式可以根據客戶機裝置的可用性在兩種狀態之間切換：工作狀態和空閒狀態。4、5、6：客戶機裝置透過協調器將本地更新的模型推送到中央伺服器。排程程式對 5 中接收到的模型進行排隊，並在 6、7、8 中按順序將它們提供給更新程式：中央伺服器更新全域性模型並使其準備好在協調器中讀取。在該系統中，1 和 5 非同步並行執行，中央伺服器可以隨時觸發客戶機裝置上的訓練任務，而客戶機裝置也可以隨時將本地更新的模型推送到中央伺服器。

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圖 1. 非同步聯邦最佳化系統總覽

1.2 實驗分析

本文在基準 CIFAR-10 影像分類資料集上進行了實驗，該資料集由 50k 個訓練影像和 10k 個測試影像組成。調整每個影像的大小並將其裁剪為（24, 24, 3）的形狀。使用 4 層卷積層 + 1 層全連線層結構的卷積神經網路（CNN）。實驗中，將訓練集劃分到 n=100 個客戶機裝置上。其中，n=100 的每個分割槽中有 500 個影像。對於任何客戶機裝置，SGD 處理的小批次大小是 50。使用經典 FedAvg 聯邦學習方法和單執行緒 SGD 作為基準方法。本文所提出的非同步聯邦最佳化方法記作 FedAsync。其中，根據α定義方式的不同，將選擇多項式自適應α的方法定義為 FedAsync+Poly，將採用 Hinge 自適應α的方法記作 FedAsync+Hinge。

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圖 2. 指標與梯度，陳舊性為 4

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圖 3. 指標與梯度，陳舊性為 16

圖 2 和圖 3 給出了梯度值增加時 FedAsync 如何收斂。可以看到，當整體陳舊性較小時，FedAsync 收斂速度與 SGD 一樣快，比 FedAvg 快。當陳舊性較大時，FedAsync 收斂速度較慢。在最壞的情況下，FedAsync 的收斂速度與 FedAvg 相似。當 α值非常大時，收斂可能不穩定。使用自適應 α，收斂性對較大的 α 是魯棒的。當最大陳舊性狀態為 4 時，FedAsync 和 FedAsync+Hinge （b=4）是相同的。

1.3 論文小結

與經典聯邦學習相比，本文提出的非同步聯邦最佳化方法具有下述優點：

  • 效率：中央伺服器可以隨時接收客戶機裝置的更新。與 FedAvg 不同，陳舊性（延時反饋）的更新不會被刪除。當陳舊性很小時，FedAsync 比 FedAvg 收斂的快得多。在最壞的情況下，當陳舊性很大時（延時嚴重），FedAsync 仍然具有與 FedAvg 相似的效能。

  • 靈活性：如果某些裝置不再能夠執行訓練任務（裝置不再空閒、充電中或連線到不可用的網路），可以將其暫時掛起，等待繼續訓練或稍後將訓練模型推送到中央伺服器。這也為中央伺服器上的程式排程提供了很大的靈活性。與 FedAvg 不同，FedAsync 可以自行安排訓練任務，即使裝置當前不合格 / 不能夠工作，因為中央伺服器無需一直等待裝置響應，也可以做到令當前不合格 / 不能工作的客戶機裝置稍後開始訓練任務。

  • 可伸縮性：與 FedAvg 相比，FedAsync 可以處理更多並行執行的客戶機裝置，因為中央伺服器和這些裝置上的所有更新都是非阻塞的。伺服器只需隨機化各個客戶機裝置的響應時間即可避免網路擁塞。


作者在文章中透過理論分析和實驗驗證的方式證明了 FedAsync 的收斂性。對於強凸問題和非強凸問題，以及一類受限制的非凸問題，FedAsync 具有近似線性收斂到全域性最優解的能力。在未來的工作中，作者計劃進一步研究如何設計策略來更好的調整混合超引數。

二、Personalized Federated Learning with Moreau Envelopes

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隨著手持裝置、移動終端的快速發展和推廣應用，這些手持裝置 / 移動終端產生的大量資料推動了聯邦學習的發展。聯邦學習以一種保護隱私和高效通訊的方式透過分散在客戶端（客戶機裝置）中的資料構建一個精確的全域性模型。在實際應用中，經典聯邦學習面臨了這樣一個問題：* 如何利用聯邦學習中的全域性模型來找到一個針對每個客戶端資料進行個性化適配處理的“個性化模型”*？

參考個性化模型在醫療保健、金融和人工智慧服務等領域中應用的模式，本文提出了一種個性化聯邦學習方案，該方案引入了基於客戶端損失函式的 Moreau envelopes 最佳化。透過該方案，客戶端不僅可以像經典聯邦學習一樣構建全域性模型，而且可以利用全域性模型來最佳化其個性化模型。從幾何的角度分析，該方案中的全域性模型可以看作是所有客戶端一致同意的“中心點”，而個性化模型是客戶端根據其異構資料分佈來構建的遵循不同方向的點。

2.1 方法介紹

首先，作者回顧了經典聯邦學習：

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其中，ω 表示全域性模型，函式 f_i 表示客戶端 i 中資料分佈的預期損失。

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其中，ξ_i 為根據客戶端 i 的分佈隨機抽取資料樣本，f_i(ω;ξ _i)表示對應於該樣本和ω的損失函式。在聯邦學習中，由於客戶端的資料可能來自不同的環境、上下文和應用程式，因此客戶端具有 Non-IID 資料分佈，不同客戶端的ξ_i 不同。

不同於經典聯邦學習，本文對每個客戶端使用 L_2 範數的正則化損失函式，如下所示：

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其中，θ_i 表示客戶端 i 的個性化模型，λ表示控制個性化模型的ω強度的正則化引數。雖然較大的λ可以從豐富的資料聚合中受益於不可靠的資料，但是較小的λ可以幫助擁有足夠多有用資料的客戶端優先進行個性化設定。總之，本文方法的目的是 * 允許客戶端沿不同的方向更新本地模型，同時不會偏離每個客戶端都貢獻所得到的“參考點”ω*。個性化聯邦學習可以表述為一個雙層問題：

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透過在外部層（outer level）利用來自多個客戶端的資料聚合來確定ω，在內部層（inner level）針對客戶端 i 的資料分佈最佳化θ_i，並使其與ω保持一定距離。F_i(ω)定義為 Moreau envelope。最優個性化模型是解決 pFedMe 內部層問題的唯一解決方案，在文獻中也被稱為鄰近運算元（proximal operator），其定義如下：

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為了進行比較，作者討論了 Per-FedAvg[13]，它可以說是最接近 pFedMe 的公式：

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Per-FedAvg 是一個元學習方法，基於經典元學習的與模型無關的元學習（MAML）框架，Per-FedAvg 的目標是找到一個全域性模型ω，可以用它作為初始化全域性模型，進一步對損失函式執行梯度更新（步長為 α）來得到它的個性化模型θ_i(ω)。

與 Per-FedAvg 相比，本文的問題具有類似於 “元模型” 的考慮，但是沒有使用ω作為初始化，而是透過解決一個雙層問題來並行地求得個性化和全域性模型，這種方式有幾個好處：首先，雖然 Per-FedAvg 針對其個性化模型進行了一步梯度更新的最佳化，但 pFedMe 對內部最佳化器是不可知的，這意味著公式（3）可以使用任何具有多步更新的迭代方法來求解。其次，可以將 Per-FedAvg 的個性化模型更新重寫為：

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使用 < x,y > 作為兩個向量 x 和 y 的內積，可以看到除了相似的正則化項外，Per-FedAvg 只最佳化了 f_i 的一階近似，而 pFedMe 直接最小化了公式（3）中的 f_i。第三，Per-FedAvg（或通常基於 MAML 的方法）需要計算或估計 Hessian 矩陣，而 pFedMe 只需要使用一階方法計算梯度。

此外，作者還給出了 Moreau envelope 的一些數學特性證明，這些數學特效能夠保證引入 Moreau envelope 的聯邦學習方法的收斂性。

假設 1（強凸性和光滑性）：f_i 分別是（a）μ- 強凸或（b）非凸和 L - 光滑的（即 L-Lipschitz 梯度），如下所示：

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假設 2（有界方差）：每個客戶端的隨機梯度方差是有界的：

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假設 3（有界多樣性）：區域性梯度對全域性梯度的方差是有界的

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最後，作者回顧了 Moreau envelope 的一些有用的性質，例如平滑和保持凸性。

命題 1：如果 f_i 與 L-Lipschitz-▽f_i 是凸的或非凸的，那麼▽f_i 是 L_F - 光滑的，L_F=λ（對於非凸 L - 光滑 f_i，條件是λ>2L），並且有：

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此外，如果 f_i 是μ強凸的，那麼 f_i 是 F_i - 強凸的μ_F=λ_μ/(λ+μ)。

最後，作者介紹本文提出的 pFedMe 完整流程如下：

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首先，在內部層，每個客戶端 i 求解公式（3）以獲得其個性化模型，其中 w^t_(i,r)表示客戶端 i 在全域性輪次 t 和區域性輪次 r 的區域性模型。與 FedAvg 類似，本地模型的目的是幫助構建全域性模型，減少客戶端和伺服器之間的通訊輪數。其次，在外部層面，使用隨機梯度下降的客戶端 i 的區域性更新是關於 F_i（而不是 f_i）的，如下所示

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其中，η表示學習速率，使用當前個性化模型和公式 (6) 計算▽F_i。

此外，作者還提出在實際場景中應用時，一般採用滿足下面約束的δ近似的個性化模型：

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對應的，使用下式完成逼近▽F_i 的計算：

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這樣處理的原因有兩個：第一，使用公式（3）計算個性化模型需要計算▽F_i(θ_i)，這種計算依賴於ξ_i 的分佈。實際上，可以透過對 D_i 的小樣本取樣來計算▽F_i(θ_i)的無偏估計：

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第二，獲取封閉形式的個性化模型是很困難的，相反，通常使用迭代一階方法來獲得高精度的近似值：

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選擇λ，令 h_i 是條件數為 k 的強凸，然後可以應用梯度下降（例如，奈斯特羅夫加速梯度下降（Nesterov’s accelerated
gradient descent)））以獲得個性化模型：

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pFedMe 中每個客戶端的計算複雜度是 FedAvg 的 K 倍。

2.2 實驗分析

本文實驗考慮了一個使用真實（MNIST）和合成資料集的分類問題。MNIST 是一個手寫數字資料集，包含 10 個標籤和 70000 個例項。由於 MNIST 資料量的限制，作者將完整的 MNIST 資料集分發給 N=20 個客戶端。為了根據本地資料大小和類別對異構設定進行建模，每個客戶端都被分配了一個不同的本地資料大小，範圍為 [1165;3834]，並且只有 10 個標籤中的 2 個。對於合成資料，作者採用資料生成和分佈過程，使用兩個引數 α=0.5 和β=0.5 來控制每個客戶端的本地模型和資料集的差異。具體來說，資料集使用 60 維實值資料為 10 類分類器提供服務。每個客戶端的資料大小在[250;25810] 範圍內。最後，將資料分發給 N=100 個客戶端。
作者對 pFedMe、FedAvg 和 Per-FedAvg 進行了比較。MNIST 資料集中的實驗結果見圖 4。pFedMe 的個性化模型在強凸設定下的準確率分別比其全域性模型 Per-FedAvg 和 FedAvg 高 1.1%、1.3% 和 1.5%。非凸設定下的相應資料為 0.9%、0.9% 和 1.3%。

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圖 4. 使用 MNIST 的 pFedMe、FedAvg 和 Per-FedAvg 在μ- 強凸和非凸設定下的效能比較

對於合成資料集，利用相同引數和微調引數的比較結果見圖 5。在圖 5 中，儘管 pFedMe 的全域性模型在測試準確率和訓練損失方面表現不如其他模型，但 pFedMe 的個性化模型仍然顯示出它的優勢，因為它獲得了最高的測試準確率和最小的訓練損失。圖 5 顯示，pFedMe 的個性化模型比其全域性模型 Per-FedAvg 和 FedAvg 的準確率分別高出 6.1%、3.8% 和 5.2%。

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圖 5. 使用合成資料集的 pFedMe、FedAvg 和 Per-FedAvg 在μ- 強凸和非凸設定下的效能比較

從實驗結果來看，當客戶端之間的資料是非獨立同分布（Non-IID）時，pFedMe 和 Per-FedAvg 都獲得了比 FedAvg 更高的測試準確度，因為這兩種方法允許全域性模型針對特定客戶端進行個性化處理。透過多次梯度更新近似最佳化個性化模型從而避免計算 Hessian 矩陣，pFedMe 的個性化模型在收斂速度和計算複雜度方面比 Per-FedAvg 更具優勢。

2.3 論文小結

本文提出了一種個性化聯邦學習方法 pFedMe。pFedMe 利用了 Moreau envelope 函式，該函式有助於將個性化模型最佳化從全域性模型學習中分解出來，從而使得 pFedMe 可以類似於 FedAvg 更新全域性模型，但又能根據 t 每個客戶端的本地資料分佈並行最佳化個性化模型。理論結果表明，pFedMe 可以達到最快的收斂加速率。實驗結果表明，在凸和非凸環境下，使用真實和合成資料集，pFedMe 的效能都優於經典 FedAvg 和基於元學習的個性化聯邦學習演算法 Per-FedAvg。

三、Personalized Federated Learning for Intelligent IoT Applications: A Cloud-Edge based Framework

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複雜物聯網環境中固有的裝置、統計和模型的異構性給傳統的聯邦學習帶來了巨大挑戰，使其無法直接部署應用。為了解決物聯網環境中的異構性問題，本文重點研究個性化聯邦學習方法，這種方法能夠減輕異質性帶來的負面影響。此外，藉助邊緣計算的能力，個性化聯邦學習能夠滿足智慧物聯網應用對快速處理能力和低延遲的要求。

邊緣計算的提出主要是為了解決裝置異構性中的高通訊和計算成本問題，從而為物聯網裝置提供了按需計算的能力。因此，每個物聯網裝置可以選擇將其計算密集型學習任務解除安裝到邊緣，以滿足快速處理能力和低延遲的要求。此外，邊緣計算可以透過在本地就近儲存資料的方式（例如，在智慧家庭應用的智慧邊緣閘道器中）解決隱私問題，而無需將資料上傳到遠端雲。還可以採用差分隱私和同態加密等隱私和安全保護技術來提高隱私保護水平。

本文提出了一個用於個性化聯邦學習的協同雲邊緣框架 PerFit，該框架能夠從整體上緩解物聯網應用中固有的裝置異構性、統計異構性和模型異構性問題。對於統計和模型的異構性，該框架還允許終端裝置和邊緣伺服器在雲邊緣範例中的中心雲伺服器的協調下共同訓練一個全域性模型。在對全域性模型進行學習訓練後，在客戶端裝置中可以採用不同的個性化聯邦學習方法，根據不同裝置的應用需求對其進行個性化模型部署。

3.1 方法介紹

本文提出了一個針對智慧物聯網應用的個性化聯邦學習框架，以整體的方式應對裝置異構性、資料異構性和模型異構性挑戰。如圖 6 所示，本文提出的 PerFit 框架採用雲邊緣架構，為物聯網裝置提供必要的按需邊緣計算能力。每個物聯網裝置可以選擇透過無線連線將其密集的計算任務轉移到邊緣裝置中（即家中的邊緣閘道器、辦公室的邊緣伺服器或室外的 5G MEC 伺服器），從而滿足物聯網應用的高處理效率和低延遲的要求。

當傳統聯邦學習面臨異構性挑戰，不妨嘗試這些個性化聯邦學習演算法

圖 6. 智慧物聯網應用的個性化聯邦學習框架，支援靈活選擇個性化的聯邦學習方法

具體來說，PerFit 中的協作學習過程主要包括以下三個階段，如圖 6 中所述：

  • 解除安裝階段（Offloading stage）。當邊緣裝置是可信的（例如，家中的邊緣閘道器），物聯網裝置使用者可以將其整個學習模型和資料樣本解除安裝到邊緣裝置中以進行快速計算。否則，裝置使用者將透過將輸入層及其資料樣本本地儲存在其裝置上並將剩餘的模型層解除安裝到邊緣裝置中以進行裝置邊緣協作計算來執行模型劃分。

  • 學習階段（Learning stage）。邊緣裝置根據個人資料樣本協同計算本地模型，然後將本地模型資訊傳輸到雲伺服器。雲伺服器將各個邊緣裝置所提交的本地模型資訊聚合起來，並將它們平均化為一個全域性模型，然後傳送回各個邊緣裝置中。這樣的模型資訊交換過程不斷重複，直到經過一定次數的迭代後收斂為止。因此，可以實現一個高質量的全域性模型，然後傳輸到邊緣裝置以進行進一步的個性化設定。

  • 個性化階段（Personalization stage）。為了捕捉特定的個人特徵和需求，每個邊緣裝置都基於全域性模型資訊和自身的個人資訊（即本地資料）訓練一個個性化模型。這一階段的具體學習操作取決於採用的個性化聯邦學習機制。例如，遷移學習、多工學習、元學習、知識蒸餾、混合模型等。


進一步，在邊緣裝置上進行本地模型聚合，也有助於避免大量裝置透過昂貴的主幹網頻寬與雲伺服器直接通訊，從而降低通訊開銷。透過執行個性化處理，可以在一些資源有限的裝置上部署輕量級的個性化模型（例如，透過模型修剪或傳輸學習）。這將有助於減輕裝置在通訊和計算資源方面的異構性。此外，也可以很好的支援統計異構性和模型異構性，因為該框架可以根據不同邊緣裝置的本地資料特性、應用程式需求和部署環境利用個性化的模型和機制。

PerFit 透過在邊緣裝置和雲伺服器之間交換不同型別的模型資訊，能夠靈活地整合多種個性化的聯邦學習方法，包括我們在這篇文章中分析的兩種個性化聯邦學習方法。透過解決複雜物聯網環境中固有的異構性問題並在預設情況下確保使用者隱私，PerFit 可以成為大規模實際部署的理想選擇。


3.2 個性化聯邦學習機制

作者在文章中回顧並簡述了幾個個性化聯合學習機制，這些機制可以與 PerFit 框架整合用於智慧物聯網應用程式。文中重點分析了以下幾種型別：聯邦遷移學習，聯邦元學習，聯邦多工學習、聯邦蒸餾和資料增強。

3.2.1 聯邦遷移學習

聯邦遷移學習的基本思想是將全域性共享模型遷移到分散式物聯網裝置上（客戶端裝置），透過針對各個物聯網裝置實現個性化處理，以減輕聯邦學習中固有的資料異構性問題（Non-IID 資料分佈）。考慮到深度神經網路的結構和通訊過載問題，透過聯邦轉移學習實現個性化的方法主要有兩種。具體可見圖 7。

圖 7(a)中為 Chen 在文獻 [14] 中提出的聯邦遷移學習方法。首先透過經典的聯邦學習訓練一個全域性模型，然後將全域性模型傳送至每個客戶端裝置。每個裝置都能夠透過使用其本地資料來改進、細化全域性模型從而構建個性化模型。為了減少訓練開銷，只對指定層的模型引數進行微調，而不是對整個模型進行再訓練。由圖 7(a)可見，由於深度網路的底層側重於學習全域性（公共的）和底層特徵，因此，在全域性模型中的這些底層引數可以傳輸到區域性模型中後直接複用。而傳入的更高層的全域性模型引數則應該根據本地資料進行微調，以便學習到針對當前裝置定製的更具體的個性化特性。

Arivazhagan 等在文獻 [15] 中提出了另一類聯邦遷移學習方法 FedPer。FedPer 主張將深度學習模型視為基礎 + 個性化層，如圖 7(b)所示。其中，將基本層作為共享層，使用現有的聯邦學習方法（即 FedAvg 方法）以協作方式進行訓練。而個人化層在本地進行訓練，從而能夠捕獲物聯網裝置的個人資訊。在聯邦學習一個階段的訓練過程之後，可以將全域性共享的基礎層轉移到參與的物聯網裝置上，以其獨特的個性化層構建自己的個性化深度學習模型。因此，FedPer 能夠捕捉到特定裝置上的細粒度資訊，以進行更好的個性化推理或分類，並在一定程度上解決資料異構性問題。此外，由於只需要上傳和聚合部分模型，FedPer 需要較少的計算和通訊開銷，這在物聯網環境中是至關重要的。

當傳統聯邦學習面臨異構性挑戰，不妨嘗試這些個性化聯邦學習演算法

圖 7. 兩種聯邦遷移學習架構

3.2.2 聯邦元學習

在元學習中，模型是由一個能夠學習大量相似任務的元學習者（a Meta-Learner）來訓練的，訓練模型的目標是從少量的新資料中快速適應新的相似任務。聯邦元學習是指將元學習中的相似任務作為裝置的個性化模型，將聯邦學習與元學習相結合，透過協作學習實現個性化處理。Jiang 等在文獻 [16] 中提出了一種改進的個性化 FedAvg。該方法透過引入一個精細化調整階段，該精細化調整階段使用模型不可知的元學習演算法（model agnostic meta learning，MAML）。透過聯邦學習訓練得到的全域性模型可以個性化地捕捉單個裝置中的細粒度資訊，從而提高每個物聯網裝置的效能。MAML 可以靈活地與任何模型表示相結合，以適應基於梯度的訓練。此外，它只需少量的資料樣本就可以快速學習和個性化適應處理。

由於聯邦元學習方法通常使用複雜的訓練演算法，因此，與聯邦遷移學習方法相比，聯邦元學習方法實現的複雜度較高。不過，聯邦元學習方法的學習模型更健壯，這一特性對於資料樣本很少的裝置是非常有用的。

3.2.3 聯邦多工學習

由前兩節的分析可知，聯邦遷移學習和聯邦元學習的目的是透過個性化微調處理，在物聯網裝置上學習相同或相似任務的共享模型。與這種思路不同的是，聯邦多工學習的目標是同時學習不同裝置的不同任務，並試圖在沒有隱私風險的情況下捕捉它們之間的模型關係（Model Relationships）。利用這種模型關係，每個裝置的模型可以獲取其他裝置的資訊。此外，為每個裝置學習的模型總是個性化的。

由圖 8 所示，在聯邦多工學習訓練過程中，雲伺服器根據物聯網裝置上傳的模型引數，學習多個學習任務之間的模型關係。然後，每個裝置可以用其本地資料和當前模型關係更新自己的模型引數。聯邦多工學習透過交替最佳化雲伺服器中的模型關係和每個任務的模型引數，使參與其中的物聯網裝置能夠協同訓練其本地模型，從而減輕資料異構性，獲得高質量的個性化模型。

文獻 [17] 中提出了一種分散式最佳化方法 MOCHA。為了應對高通訊成本的問題，MOCHA 具有一定的計算靈活性，從而透過執行額外的本地計算的方式造成在聯邦環境下的通訊輪次更少。為了減少最終結果的離散程度，作者建議在計算資源有限的情況下近似計算裝置的本地更新。此外，非同步更新方案也是避免離散問題的一種替代方法。此外，透過允許參與裝置週期性地退出，MOCHA 具有健壯的容錯性。由於複雜物聯網環境中固有的裝置異構性對聯邦學習的效能至關重要，聯邦多工學習對於智慧物聯網應用具有重要意義。

當傳統聯邦學習面臨異構性挑戰，不妨嘗試這些個性化聯邦學習演算法

圖 8. 聯邦多工學習

3.2.4 聯邦蒸餾方法

在經典聯邦學習框架中，所有的客戶機（例如參與的邊緣裝置）都必須同意在全域性伺服器和本地客戶機上訓練得到的模型的特定體系結構。然而，在一些現實的商業環境中，如醫療保健領域和金融領域等，每個參與者都有能力和意願設計自己獨特的模型，並且可能出於隱私和智慧財產權的考慮而不願意分享模型細節。這種模型異構性對傳統的聯邦學習提出了新的挑戰。

Li 等在文獻 [18] 中提出了一個新的聯邦學習框架 FedMD，使參與者能夠利用知識蒸餾的方法獨立地設計自己的模型。在 FedMD 中，每個客戶機獨立的將所學知識轉化為標準格式，在不共享資料和模型體系結構的情況下確保其他人可以理解該格式。中央伺服器收集這些知識來計算全域性模型，並將其進一步分發給參與的客戶機。知識轉換步驟可以透過知識蒸餾來實現，例如，使用客戶模型產生的類機率作為標準格式，如圖 9 所示。透過這種方式，雲伺服器聚合並平均每個資料樣本的類機率，然後分發到客戶機以指導其更新。

Jeong 等在文獻 [19] 中提出一種聯邦蒸餾方法，其中每個客戶機將自己視為學生，並將所有其他客戶機的平均模型輸出視為其教師的輸出。教師與學生的產出差異為學生提供了學習的方向。這裡值得注意的是，為了在聯邦學習中進行知識提煉，需要一個公共資料集，因為教師和學生的輸出應該使用相同的訓練資料樣本進行評估。

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圖 9. 聯邦蒸餾

3.2.5 資料增強

Zhao 等提出了一種資料共享策略，將一些均勻分佈的全域性資料從雲端（中央伺服器）分發到邊緣客戶端[20]，從而在一定程度上緩解客戶資料高度不平衡的分佈狀況，從而提高個性化模型的效能。然而，直接將全域性資料分發到邊緣客戶端會帶來很大的隱私洩露風險，這種方法需要在資料隱私保護和效能改進之間進行權衡。此外，全域性共享資料與使用者本地資料的分佈差異也會導致效能下降。

為了在不損害使用者隱私的前提下糾正不平衡的 Non-IID 區域性資料集問題，研究人員採用了一些具有生成能力的過取樣技術和深度學習方法。Jeong 等提出了一種聯邦擴充方法（Federated Augmentation，FAug）[21]，其中每個客戶機共同訓練一個生成模型，從而擴充其本地資料以生成 IID 資料集。具體地說，每個邊緣客戶機識別其資料樣本中缺少的標籤（稱為目標標籤），然後將這些目標標籤的少數種子資料樣本上載到伺服器。伺服器對上傳的種子資料樣本進行過取樣，然後訓練一個生成性對抗網路（Generative Atterial Network，GAN）。最後，每個裝置可以下載經過訓練的 GAN 發生器來補充其目標標籤，直到得到一個平衡的資料集。透過資料擴充，每個客戶機可以根據生成的資料集訓練出一個更加個性化和精確的用於分類或推理任務的模型。值得注意的是，FAug 的伺服器應該是可信的，這樣使用者才願意上傳他們的個人資料。

3.3 實驗分析

本文實驗基於一個名為 MobiAct 的可公開訪問的資料集完成，該資料集重點研究人類活動識別任務。每個參與構建 MobiAct 資料集的志願者都戴著三星 Galaxy S3 智慧手機，帶有加速計和陀螺儀感測器。志願者在進行預定活動時，三軸線性加速度計和角速度訊號由嵌入式感測器記錄。使用 1 秒的滑動視窗進行特徵提取，因為一秒鐘就足夠執行一個活動。MobiAct 中記錄了 10 種活動，如步行、上下樓梯、摔倒、跳躍、慢跑、踏車等。為了實際模擬聯邦學習的環境，本文實驗隨機選擇了 30 名志願者，並將他們視為不同的客戶端。對於每個客戶端，為每個活動隨機抽取若干個樣本，最後，每個客戶端有 480 個樣本用於模型訓練。這樣，不同客戶端的個人資料可能呈現出 Non-IID 分佈（統計異質性）。每個客戶端的測試資料由分佈均衡的 160 個樣本組成。

使用兩種模型進行客戶端中的個性化學習。1） 多層感知器網路由三個完全連線的層組成，有 400 個、100 個和 10 個神經單元（總引數 521510 個），記作 3NN。2） 卷積神經網路（CNN），有三個 3×3 的卷積層（第一層有 32 個通道，第二個有 16 個通道，最後一個有 8 個通道，前兩層每個都有一個 2×2 最大池化層），一個有 128 個單元和 ReLu 啟用的全連線層，以及一個最終的 Softmax 輸出層（總引數為 33698）。採用交叉熵損失和隨機梯度下降（SGD）最佳化演算法訓練 3NN 和 CNN，學習率為 0.01。

作者選擇集中式學習、經典聯邦學習方法作為基準方法。對於集中式方法，採用了支援向量機（SVM）、k - 最近鄰（kNN）和隨機森林（RF）等常用的機器學習方法。此外，還採用了集中式 3NN（c3NN）和集中式 CNN（cCNN）進行比較。對於個性化聯邦學習，作者選擇了兩種被廣泛採用的方法：聯邦遷移學習（Federated Transfer Learning ，FTL）和聯邦蒸餾（Federated Distillation，FD）。對於 FTL，每個客戶端裝置將使用其個人資料對從雲伺服器下載的模型進行微調。而在 FD 中，每個客戶端可以根據自己的需求定製自己的模型。

圖 10 給出了 30 個客戶端在不同學習方法下的測試準確度。對於集中式方法，基於深度學習的方法（c3NN、cCNN）可以比傳統的基於機器學習的方法（SVM、kNN 和 RF）獲得更高的準確度。經典聯邦學習（FL-CNN）中的邊緣客戶端在中央雲伺服器的協調下，能夠在不損害資料隱私的前提下改進識別效能，並達到與 cCNN 類似的 85.22% 的識別率。FL-3NN 和 FL-CNN 與集中式模式相比效能略有下降，這是由於聯邦學習環境中固有的統計異質性造成的。透過個性化的聯邦學習，FTL 和 FD 都可以捕捉到使用者細粒度的個人資訊，併為每個參與者獲得個性化的模型，從而獲得更高的測試準確度。例如，FTL-3NN 識別率可達 95.37%，比 FL3NN 高 11.12%。

當傳統聯邦學習面臨異構性挑戰，不妨嘗試這些個性化聯邦學習演算法

圖 10. 不同學習方法在人體活動識別中的準確性研究

3.4 論文小結

本文提出了一個雲邊緣架構中的個性化聯邦學習框架 PerFit，用於具有資料隱私保護的智慧物聯網應用。PerFit 能夠透過聚合來自分散式物聯網裝置的本地更新並利用邊緣計算的優點來學習全域性共享模型。為了解決物聯網環境中的裝置、統計和模型的異構性，PerFit 可以自然地整合各種個性化聯邦學習方法，從而實現物聯網應用中裝置的個性化處理並增強效能。透過一個人類活動識別任務的案例研究，作者證明了 PerFit 的有效性。

4、總結

在這篇文章中，我們聚焦了個性化聯邦學習的問題。聯邦學習是一個有效的處理分散式資料訓練的解決方案，它能夠透過聚集和平均本地計算的更新來協作訓練高質量的共享全域性模型。此外，聯邦學習能夠在不損害使用者資料隱私的情況下學習得到令人滿意的全域性模型。然而，由於分散式處理方式的固有弊端，聯邦學習面臨裝置異構性、資料異構性和模型異構性等問題，在實際推廣應用中存在無法直接部署的風險。

個性化聯邦學習的目的是根據不同裝置的應用需求對其進行個性化模型部署，以解決各類異構性問題。本文選擇了專門針對於裝置異構性和模型異構性問題的兩篇文章進行詳細分析，最後還選擇了一篇文章介紹在物聯網應用的雲邊緣架構中使用的個性化聯邦學習框架。由我們選擇的幾篇論文中作者進行的理論分析和實驗給出的結果可以看出，個性化聯邦學習確實可以改進經典聯邦學習方法的效果，能夠有效應對客戶端裝置中的各種異構性情況，甚至能夠處理一些裝置當機 / 儲存空間已滿等臨時性失效的問題。聯邦學習在各類實際場景中都有著巨大的應用需求，我們會繼續關注個性化聯邦學習的技術發展和部署應用方法。

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