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不完整感知模式下的联邦学习
内容提要
本文介绍了一种新的多模态融合联邦学习方法（FedMFS），通过Shapley值量化模态贡献，减少通信开销并保持准确性。同时提出了跨模态渗透联邦学习框架（FedCMI），解决模态失衡和知识异质性问题。研究表明，这些方法在多模态任务中有效提升性能，同时保护用户隐私。
关键要点
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提出了一种新的多模态融合联邦学习方法 (FedMFS)，通过 Shapley 值量化模态贡献，减少通信开销并保持准确性。
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FedMFS 在现实多模态数据集上的实验表明，相比基线方法，减少了 1/20 的通信开销，同时达到可比的准确性。
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提出了跨模态渗透联邦学习框架 (FedCMI)，有效缓解模态失衡和知识异质性问题，促进局部特征开发，实现公平的类别性能表现。
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研究表明，新的元学习框架在缺失模态场景中通过精细调整元学习率，提升了性能。
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CreamFL 框架支持多模态联邦学习，通过异构模型结构和数据模态提高全局模型的复杂度和数据容量。
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FedMultimodal 是第一个用于多模态学习的 FL 基准，提供标准化方法评估 FL 对数据污染的鲁棒性。
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提出的多模式联邦学习框架有效解决遥感图像分类问题，相比迭代模型平均 (IMA) 方法表现更佳。
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新颖的 FL 架构适应数据样本的异质性，解决跨多个数据模态的收敛速度差异挑战，证明了方法的优越性。
延伸问答
FedMFS方法如何减少通信开销？
FedMFS方法通过Shapley值量化模态贡献，衡量模态模型的大小，从而实现性能与通信成本之间的灵活平衡，减少了1/20的通信开销。
跨模态渗透联邦学习框架（FedCMI）解决了哪些问题？
FedCMI框架有效缓解了模态失衡和知识异质性问题，促进了局部特征开发，实现了公平的类别性能表现。
新提出的元学习框架在缺失模态场景中的表现如何？
新的元学习框架通过精细调整元学习率，在缺失模态场景中实现了比基线更好的性能。
CreamFL框架的主要特点是什么？
CreamFL框架支持多模态联邦学习，通过异构模型结构和数据模态提高全局模型的复杂度和数据容量，并设计了全局本地交叉模态集成策略。
FedMultimodal基准的创新之处在哪里？
FedMultimodal是第一个用于多模态学习的FL基准，提供标准化方法评估FL对数据污染的鲁棒性，包括缺失模态、缺失标签和错误标签。
新颖的FL架构如何适应数据样本的异质性？
新颖的FL架构通过分布式梯度融合和感知客户权重策略，解决了跨多个数据模态的收敛速度差异挑战。
