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，解决联邦视觉语言模型中群体公平性差异问题

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

关键词: 联邦学习 视觉语言模型 公平性 提示学习 群体偏差

📋 核心要点

  1. 联邦学习中的视觉语言模型面临跨人口群体公平性挑战，现有方法难以有效缓解非独立同分布数据带来的偏差。
  2. FVL-FP框架结合公平提示调优，通过跨层公平提示、子空间正交投影和公平感知融合来缓解人口统计偏差。
  3. 实验表明，FVL-FP能显著降低人口统计差异，平均降低45%，同时保持接近SOTA的任务性能，仅下降6%。

📝 摘要（中文）

视觉语言模型(VLMs)在多模态任务中表现出色，但在联邦学习(FL)环境中部署时，面临着跨人口群体保持公平性的挑战。本文提出了FVL-FP，一个将FL与公平提示调优技术相结合的新框架，旨在解决联邦VLMs中的群体公平性问题。我们通过三个创新组件来缓解人口统计偏差，同时保持模型性能：(1) 跨层人口统计公平提示(CDFP)，通过反事实正则化调整潜在的偏差嵌入；(2) 人口统计子空间正交投影(DSOP)，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统计偏差；(3) 公平感知提示融合(FPF)，基于性能和公平性指标动态平衡客户端贡献。在四个基准数据集上的广泛评估表明，与标准FL方法相比，我们的方法将人口统计差异平均降低了45%，同时保持了接近最先进水平的任务性能（6%以内）。FVL-FP有效地解决了联邦设置中非独立同分布数据分布的挑战，并引入了最小的计算开销，同时提供了显著的公平性优势。我们的工作为确保在保护隐私的多模态系统中跨人口群体的公平性能这一关键挑战提供了一个参数高效的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决联邦学习环境下，视觉语言模型在不同人口群体上的公平性问题。现有方法在处理非独立同分布数据时，容易放大群体间的性能差异，导致模型对某些群体产生偏差。这种偏差会影响模型的实际应用，例如在图像搜索、情感分析等任务中，对特定群体产生不公平的结果。

核心思路：FVL-FP的核心思路是通过公平提示调优来缓解模型中的人口统计偏差。具体来说，它利用提示学习的灵活性，在模型输入端注入公平性信息，引导模型学习更公平的表示。同时，通过反事实正则化和子空间正交投影，进一步消除图像和文本表示中的偏差。最后，通过公平感知的客户端融合，平衡不同客户端的贡献，确保全局模型的公平性。

技术框架：FVL-FP框架主要包含三个模块：1) 跨层人口统计公平提示(CDFP)：在模型的多个层级注入公平提示，通过反事实正则化来调整潜在的偏差嵌入。2) 人口统计子空间正交投影(DSOP)：将公平提示文本映射到群体子空间，消除图像表示中的人口统计偏差。3) 公平感知提示融合(FPF)：根据客户端的性能和公平性指标，动态调整客户端的贡献权重，实现全局模型的公平融合。整体流程是，每个客户端首先使用CDFP和DSOP进行局部训练，然后将更新后的模型参数上传到服务器，服务器使用FPF进行全局模型更新。

关键创新：FVL-FP的关键创新在于将公平提示调优技术与联邦学习相结合，提出了一套完整的公平性提升方案。与传统的联邦学习方法相比，FVL-FP能够更有效地缓解非独立同分布数据带来的群体偏差，同时保持模型的性能。此外，CDFP和DSOP模块的设计，能够从不同层面消除模型中的偏差，提高模型的鲁棒性和泛化能力。

关键设计：CDFP模块使用反事实正则化损失函数，鼓励模型学习与人口统计属性无关的表示。DSOP模块通过正交投影，将图像表示投影到与人口统计子空间正交的空间，从而消除偏差。FPF模块使用加权平均的方式融合客户端的更新，权重由客户端的性能和公平性指标共同决定。具体来说，性能指标可以是任务的准确率，公平性指标可以是群体间的性能差异。这些设计细节共同保证了FVL-FP框架的有效性和实用性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，FVL-FP框架在四个基准数据集上，与标准联邦学习方法相比，人口统计差异平均降低了45%，同时保持了接近最先进水平的任务性能（仅下降6%）。这表明FVL-FP能够在显著提升模型公平性的同时，保持良好的性能表现。此外，该方法引入的计算开销很小，具有很高的实用价值。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种涉及视觉和语言理解的联邦学习场景，例如：医疗影像诊断、社交媒体内容审核、个性化推荐等。通过确保模型在不同人口群体上的公平性，可以避免算法歧视，提升用户体验，并促进人工智能技术的公平发展。未来，该方法有望推广到其他多模态任务和联邦学习框架中。

📄 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.