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对比式联邦学习与表格数据孤岛
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了联邦环境中的对比学习与用户验证之间的关联，通过在每个客户端的本地SimCLR loss加上用户验证损失，恢复了全局多视图互信息的下界。同时，将SimCLR变体扩展到联邦半监督设置，通过两个改变获得受监督的SimCLR目标。研究还发现不同非独立同分布性的来源对联邦无监督学习的性能有影响。实证评估验证了提出的扩展在各种任务中的有效性，并证明了修改方法的推广性。
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关键要点
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研究了联邦环境中的对比学习与用户验证之间的关联。
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通过在每个客户端的本地SimCLR损失加上用户验证损失，恢复了全局多视图互信息的下界。
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将SimCLR变体扩展到联邦半监督设置，以适应客户端存在标记数据的情况。
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通过两个改变获得受监督的SimCLR目标：计算相同标签数据点之间的对比损失和增加辅助头部预测标签。
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研究了不同非独立同分布性来源对联邦无监督学习性能的影响。
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发现全局目标对某些非独立同分布性来源有益，但对其他来源可能有害。
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在各种任务中对提出的扩展进行了实证评估，验证了论点并证明了方法的推广性。
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