摘要

本文介绍了一种名为FedTSA的新型聚类基础两阶段聚合方法，专门针对模型异构联邦学习中的系统异构性问题。FedTSA通过首先根据客户端的能力进行聚类，然后进行两阶段聚合：第一阶段是对同构模型的常规权重平均，第二阶段是使用扩散模型进行异构模型的深度互学习。实验结果表明，FedTSA不仅优于基线方法，还探讨了影响模型性能的各种因素，验证了其在模型异构联邦学习中的潜力。

原理

FedTSA的核心创新在于其两阶段聚合框架。首先，客户端根据其硬件资源进行聚类，每个聚类内的客户端训练相同结构的模型，进行常规的权重平均聚合（第一阶段）。然后，不同聚类间的模型通过服务器端的深度互学习（DML）进行聚合，使用扩散模型生成的数据作为知识传递的媒介（第二阶段）。这种设计不仅解决了传统联邦学习中模型参数维度不一致的问题，还通过扩散模型生成了高质量的数据，增强了DML的效果。

流程

FedTSA的工作流程包括以下步骤：

1. 客户端根据其处理能力进行聚类。
2. 每个聚类内的客户端进行本地模型更新，并进行权重平均聚合。
3. 服务器使用扩散模型生成数据，进行不同聚类间模型的DML聚合。
4. 更新后的模型返回各自聚类进行下一轮训练。 例如，在CIFAR-10数据集上，FedTSA通过上述流程实现了模型异构联邦学习，显著提高了模型性能。

应用

FedTSA在处理模型异构联邦学习中的系统异构性问题上表现出色，适用于各种需要分布式学习的场景，特别是在客户端资源不均匀的环境中。其应用前景广泛，包括但不限于物联网设备、边缘计算和多设备协作学习等。随着对模型异构性和数据隐私保护需求的增加，FedTSA有望成为联邦学习领域的重要工具。