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FedTopo
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FedTopo框架通过关系级拓扑共享增强联邦学习
研究人员开发了FedTopo，一个新颖的联邦学习框架，旨在解决本地模型架构异构带来的挑战。与现有通过模型参数、蒸馏预测或类别原型共享知识的方法不同，FedTopo将全局知识编码为类别关系拓扑。这种方法捕捉了每个客户端数据中类别之间的关系，而不是它们在特征空间中的绝对位置（这在模型架构不同时可能不可靠）。实验表明，FedTopo在各种数据集和异构骨干网络上均优于传统的共享方法，并且通信开销低，推理开销为零。
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新的联邦学习方法应对模型异构和数据缺失问题
两篇新的研究论文介绍了联邦学习的新方法，解决了模型异构和模态缺失的挑战。FedTopo 专注于共享类别关系拓扑，以克服客户端之间的架构差异，并在实验中优于现有方法。FedTaste 通过使用冻结的基础模型创建全局结构蓝图，并使用轻量级提示和谱一致性正则化来适应缺失模态的客户端，来解决多模态联邦学习中数据缺失的问题。