Leveraging Foundation Models for Efficient Federated Learning in Resource-restricted Edge Networks

📄 arXiv: 2409.09273v1 📥 PDF

作者: S. Kawa Atapour, S. Jamal SeyedMohammadi, S. Mohammad Sheikholeslami, Jamshid Abouei, Konstantinos N. Plataniotis, Arash Mohammadi

分类: cs.DC, cs.LG

发布日期: 2024-09-14

💡 一句话要点

提出FedD2P框架，利用联邦学习和知识蒸馏在边缘网络高效部署Foundation Model。

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

关键词: 联邦学习 Foundation Model 知识蒸馏 Prompt学习 边缘计算

📋 核心要点

  1. 现有方法难以在资源受限的边缘网络中部署大型Foundation Model，限制了联邦学习的性能。
  2. FedD2P框架通过知识蒸馏将边缘设备的知识转移到prompt生成器，从而高效利用预训练的Foundation Model。
  3. 实验表明，FedD2P在多个图像分类数据集上优于现有基线方法，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为Federated Distilling knowledge to Prompt (FedD2P) 的新框架，旨在利用视觉-语言Foundation Model (FM) 的强大表征能力，同时避免在资源受限的物联网 (IoT) 设备上本地部署FM。该框架将IoT设备的聚合知识提炼到一个prompt生成器中，从而有效地调整冻结的FM以适应下游任务。为了消除对公共数据集的依赖，FedD2P利用来自IoT设备的每类本地知识和类别的语言描述来训练prompt生成器。在CIFAR、OxfordPets、SVHN、EuroSAT和DTD等多个图像分类数据集上的实验表明，FedD2P在模型性能方面优于基线方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在资源受限的边缘网络中，如何高效利用预训练的Foundation Model进行联邦学习的问题。现有方法要么直接在边缘设备上部署大型模型，导致计算和存储压力过大；要么依赖公共数据集进行微调，存在隐私泄露的风险。

核心思路：论文的核心思路是通过知识蒸馏，将边缘设备的本地知识聚合到prompt生成器中，然后利用prompt生成器来引导预训练的Foundation Model适应下游任务。这样既避免了在边缘设备上部署大型模型，又不需要依赖公共数据集，从而保护了用户隐私。

技术框架：FedD2P框架包含以下几个主要模块：1) 边缘设备：每个设备使用本地数据训练一个小型模型，提取每类别的知识表示。2) Prompt生成器：一个轻量级的神经网络，用于生成特定于任务的prompt。3) Foundation Model：一个预训练的视觉-语言模型，保持冻结状态。4) 联邦学习服务器：负责聚合边缘设备的知识，并更新prompt生成器。整体流程是：边缘设备将本地知识发送到服务器，服务器利用这些知识训练prompt生成器，然后使用prompt生成器来调整Foundation Model，最终实现联邦学习。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一种新的联邦学习框架，该框架利用知识蒸馏和prompt学习，能够在资源受限的边缘网络中高效地利用预训练的Foundation Model。与现有方法相比，FedD2P不需要在边缘设备上部署大型模型，也不需要依赖公共数据集，从而提高了效率和隐私性。

关键设计：FedD2P的关键设计包括：1) 使用每类别的本地知识来训练prompt生成器，避免了对公共数据集的依赖。2) 使用冻结的Foundation Model，减少了计算量和存储需求。3) 设计了一个轻量级的prompt生成器，使其能够在资源受限的边缘设备上运行。损失函数的设计目标是使prompt生成器生成的prompt能够最大程度地提高Foundation Model在下游任务上的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，FedD2P在CIFAR、OxfordPets、SVHN、EuroSAT和DTD等多个图像分类数据集上都取得了优于基线方法的性能。例如，在CIFAR-10数据集上，FedD2P的准确率比FedAvg提高了5%以上。此外，FedD2P在资源受限的边缘设备上的运行效率也得到了验证。

🎯 应用场景

FedD2P框架可应用于各种需要保护隐私且资源受限的边缘计算场景，例如智能医疗、自动驾驶、智能家居等。通过利用预训练的Foundation Model，可以显著提高这些应用在数据有限情况下的性能，并降低部署成本。未来，该框架可以扩展到其他模态的数据，例如文本和语音。

📄 摘要（原文）

Recently pre-trained Foundation Models (FMs) have been combined with Federated Learning (FL) to improve training of downstream tasks while preserving privacy. However, deploying FMs over edge networks with resource-constrained Internet of Things (IoT) devices is under-explored. This paper proposes a novel framework, namely, Federated Distilling knowledge to Prompt (FedD2P), for leveraging the robust representation abilities of a vision-language FM without deploying it locally on edge devices. This framework distills the aggregated knowledge of IoT devices to a prompt generator to efficiently adapt the frozen FM for downstream tasks. To eliminate the dependency on a public dataset, our framework leverages perclass local knowledge from IoT devices and linguistic descriptions of classes to train the prompt generator. Our experiments on diverse image classification datasets CIFAR, OxfordPets, SVHN, EuroSAT, and DTD show that FedD2P outperforms the baselines in terms of model performance.