Mitigating Group-Level Fairness Disparities in Federated Visual Language Models

📄 arXiv: 2505.01851v1 📥 PDF

作者: Chaomeng Chen, Zitong Yu, Junhao Dong, Sen Su, Linlin Shen, Shutao Xia, Xiaochun Cao

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-03

💡 一句话要点

提出FVL-FP框架以解决联邦视觉语言模型中的群体公平性问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉语言模型 联邦学习 群体公平性 多模态任务 公平提示调优 人口偏见 非独立同分布 模型性能

📋 核心要点

  1. 现有的联邦学习方法在处理视觉语言模型时，难以兼顾不同人口群体的公平性，导致潜在的偏见问题。
  2. 本文提出FVL-FP框架，通过结合公平提示调优技术与联邦学习，旨在减少人口偏见，同时保持模型的整体性能。
  3. 实验结果表明，FVL-FP在四个基准数据集上平均减少了45%的群体差异，且任务性能与最先进结果相差不超过6%。

📝 摘要（中文）

视觉语言模型（VLMs）在多模态任务中展现了卓越的能力，但在联邦学习（FL）环境中维护不同人口群体的公平性面临挑战。本文通过引入FVL-FP框架，结合FL与公平提示调优技术，解决了联邦VLM中的群体公平性问题。我们提出了三项创新组件：交叉层人口公平提示（CDFP）、人口子空间正交投影（DSOP）和公平感知提示融合（FPF），以减少人口偏见并保持模型性能。通过在四个基准数据集上的广泛评估，我们的方法在减少人口差异方面平均提升了45%，同时任务性能保持在最先进结果的6%以内。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决联邦视觉语言模型中群体公平性不足的问题。现有方法在处理非独立同分布（non-IID）数据时，容易导致不同人口群体之间的性能差异和偏见。

核心思路：FVL-FP框架通过引入公平提示调优技术，旨在在保持模型性能的同时，减少人口偏见。具体而言，框架设计了三项创新组件，以实现这一目标。

技术框架：FVL-FP框架主要包括三个模块：交叉层人口公平提示（CDFP）、人口子空间正交投影（DSOP）和公平感知提示融合（FPF）。CDFP通过反事实正则化调整潜在偏见的嵌入，DSOP则通过将公平提示文本映射到群体子空间来消除图像表示中的人口偏见，FPF动态平衡客户端贡献。

关键创新：FVL-FP的核心创新在于其结合了公平提示调优与联邦学习的思想，尤其是CDFP和DSOP的设计，使得模型在处理不同人口群体时能够有效减少偏见，而不显著增加计算开销。

关键设计：在设计中，CDFP使用反事实正则化作为损失函数，DSOP通过正交投影实现人口子空间的映射，FPF则根据性能和公平性指标动态调整客户端的贡献权重。这些设计确保了模型在公平性和性能之间的良好平衡。

📊 实验亮点

实验结果显示，FVL-FP在四个基准数据集上平均减少了45%的群体差异，相较于标准联邦学习方法，显著提升了公平性。同时，模型的任务性能与最先进结果的差距仅为6%，展示了其有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括医疗影像分析、社交媒体内容审核和自动驾驶等多模态系统。在这些领域，确保不同人口群体的公平性至关重要，FVL-FP框架能够在保护隐私的同时，提升模型的公平性和性能，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Visual language models (VLMs) have shown remarkable capabilities in multimodal tasks but face challenges in maintaining fairness across demographic groups, particularly when deployed in federated learning (FL) environments. This paper addresses the critical issue of group fairness in federated VLMs by introducing FVL-FP, a novel framework that combines FL with fair prompt tuning techniques. We focus on mitigating demographic biases while preserving model performance through three innovative components: (1) Cross-Layer Demographic Fair Prompting (CDFP), which adjusts potentially biased embeddings through counterfactual regularization; (2) Demographic Subspace Orthogonal Projection (DSOP), which removes demographic bias in image representations by mapping fair prompt text to group subspaces; and (3) Fair-aware Prompt Fusion (FPF), which dynamically balances client contributions based on both performance and fairness metrics. Extensive evaluations across four benchmark datasets demonstrate that our approach reduces demographic disparity by an average of 45\% compared to standard FL approaches, while maintaining task performance within 6\% of state-of-the-art results. FVL-FP effectively addresses the challenges of non-IID data distributions in federated settings and introduces minimal computational overhead while providing significant fairness benefits. Our work presents a parameter-efficient solution to the critical challenge of ensuring equitable performance across demographic groups in privacy-preserving multimodal systems.