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克服联合学习中批归一化的挑战
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
联邦学习（FL）通过在分散的客户设备上进行训练来增强数据隐私。然而，FL面临非独立同分布数据的挑战，可能导致性能下降和收敛障碍。本研究解决了多领域FL的关键问题，其中客户数据来自具有不同特征分布的不同领域。提出了一种名为FedWon的新方法来解决FL中的多领域问题。FedWon在FL中消除了所有标准化，并通过缩放权重归一化重新参数化卷积层，以解决批归一化面临的挑战。与FedAvg和当前最先进的方法（FedBN）相比，FedWon在所有实验设置中表现优异，某些领域的改进超过10％。此外，FedWon可以处理具有扭曲标签分布的情况，即使批量大小为1，也能表现出强大的性能，并且对于跨领域和跨设备的FL非常灵活。
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关键要点
- 联邦学习（FL）通过分散的客户端增强数据隐私性。
- FL面临非独立同分布数据的挑战，导致性能下降和收敛障碍。
- 本研究关注多领域FL问题，即客户数据来自不同特征分布的领域。
- 提出了一种新方法FedWon，旨在解决FL中的多领域问题。
- FedWon通过消除标准化和重新参数化卷积层来解决批量标准化的挑战。
- 与FedAvg和FedBN相比，FedWon在所有实验设置中表现优异，某些领域的改进超过10%。
- FedWon能够处理扭曲的标签分布，即使批量大小为1也能表现出强大的性能。
- FedWon在跨领域和跨设备的FL中表现出很高的灵活性。
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