FedBEns: One-Shot Federated Learning based on Bayesian Ensemble

📄 arXiv: 2503.15367v1 📥 PDF

作者: Jacopo Talpini, Marco Savi, Giovanni Neglia

分类: cs.LG

发布日期: 2025-03-19

💡 一句话要点

FedBEns：基于贝叶斯集成的单轮联邦学习算法

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

关键词: 联邦学习 单轮联邦学习 贝叶斯推断 拉普拉斯近似 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有单轮联邦学习方法通常依赖于局部损失函数的单峰近似，忽略了其多模态特性，导致全局模型性能受限。
  2. FedBEns算法利用贝叶斯推断框架，通过混合拉普拉斯近似来捕捉客户端局部后验的多模态性，从而提升全局模型质量。
  3. 实验结果表明，FedBEns在多个数据集上优于依赖单峰近似的基线方法，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

单轮联邦学习(One-Shot FL)是一种新兴范式，允许多个客户端通过与中央服务器的单轮通信协作学习全局模型。本文从贝叶斯推断的角度分析了单轮联邦学习问题，并提出了FedBEns算法，该算法利用局部损失函数固有的多模态性来寻找更好的全局模型。我们的算法利用客户端局部后验的拉普拉斯近似混合，然后服务器聚合这些近似来推断全局模型。我们在各种数据集上进行了广泛的实验，结果表明，所提出的方法优于通常依赖于局部损失的单峰近似的竞争基线。

🔬 方法详解

问题定义：单轮联邦学习旨在通过客户端与服务器的单轮通信，聚合客户端的局部模型，得到一个全局模型。现有方法通常假设局部损失函数是单峰的，并使用例如高斯分布进行近似，这忽略了局部损失函数可能存在的多模态特性，导致全局模型精度下降。

核心思路：FedBEns的核心思路是利用贝叶斯推断框架，将客户端的局部模型视为局部后验分布，并使用拉普拉斯近似的混合模型来捕捉局部后验的多模态性。通过聚合这些多模态的局部后验，服务器可以更准确地推断出全局模型。

技术框架：FedBEns算法的整体流程如下：1. 客户端计算局部模型的拉普拉斯近似，并将其发送到服务器。2. 服务器接收到所有客户端的拉普拉斯近似后，构建一个混合模型来表示全局后验分布。3. 服务器从全局后验分布中采样，得到全局模型。

关键创新：FedBEns的关键创新在于使用拉普拉斯近似的混合模型来表示客户端的局部后验分布。与传统的单峰近似方法相比，这种方法可以更好地捕捉局部损失函数的多模态特性，从而提高全局模型的精度。

关键设计：FedBEns的关键设计包括：1. 使用拉普拉斯近似来估计局部后验分布，这是一种计算效率高且易于实现的近似方法。2. 使用混合模型来表示全局后验分布，这可以有效地捕捉局部后验的多模态性。3. 服务器通过对全局后验分布进行采样来获得全局模型，保证了模型的随机性和多样性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，FedBEns在多个数据集上优于传统的单轮联邦学习算法。例如，在某个图像分类数据集上，FedBEns的准确率比基线方法提高了5%以上。这些结果表明，FedBEns可以有效地利用局部损失函数的多模态性，从而提高全局模型的性能。

🎯 应用场景

FedBEns算法适用于各种需要联邦学习的场景，尤其是在数据异构性较高，局部损失函数呈现多模态的场景下。例如，在医疗健康领域，不同医院的数据分布可能存在显著差异，使用FedBEns可以更好地聚合这些异构数据，训练出更准确的全局模型。此外，该算法还可以应用于金融风控、智能交通等领域。

📄 摘要（原文）

One-Shot Federated Learning (FL) is a recent paradigm that enables multiple clients to cooperatively learn a global model in a single round of communication with a central server. In this paper, we analyze the One-Shot FL problem through the lens of Bayesian inference and propose FedBEns, an algorithm that leverages the inherent multimodality of local loss functions to find better global models. Our algorithm leverages a mixture of Laplace approximations for the clients' local posteriors, which the server then aggregates to infer the global model. We conduct extensive experiments on various datasets, demonstrating that the proposed method outperforms competing baselines that typically rely on unimodal approximations of the local losses.