《PEFLL: Personalized Federated Learning by Learning to Learn》——论文阅读

研究背景

   个性化联邦学习（pFL）试图为每个客户端训练专属模型，但现有方法普遍存在以下问题：

• 新客户端需要本地微调或训练，延迟高、计算重；

• 对低数据客户端不友好，容易过拟合；

• 通信开销大，客户端需多次与服务器交互；

• 扩展性差，如客户端数量巨大时难以管理。

核心思想：

        学习一个“学习算法”，即通过两个神经网络协同工作：

• 嵌入网络（Embedding Network）：

        将客户端的数据映射为一个低维向量，捕捉该客户端的数据分布特征。以客户端本地数据样本进行输入，转化为固定维度的向量进行输出。

        如果两个客户端的数据分布相似，它们的向量也会很接近，从而让超网络为它们生成相似的模型。

• 超网络（Hypernetwork）：

        以嵌入向量作为输入，一次性输出该客户端的完整个性化模型参数（无需再训练）。

客户端数据 → 嵌入网络 → 向量
向量→ 超网络 → 个性化模型参数 θ
客户端直接使用 θ，无需训练

【嵌入网络负责“看懂”客户端的数据分布，超网络负责“定制”出专属于这个客户端的模型。】

步骤：

预测阶段：

1. 服务器每轮随机选一批客户端，把当前嵌入网络参数广播给这几个客户端。

2. 客户端用本地数据计算嵌入向量，回传服务器；

3. 服务器用超网络为每个客户端生成模型，再把模型传给客户端；

4. 客户端用本地数据训练模型几步（知道之后要往哪个方向进行调节）；

5. 客户端将梯度传给服务器；

6. 服务器使用链式法则反向传播 更新嵌入网络和超网络参数。

7. 服务器将更新的个性化模型参数分给所抽选的客户端

用所有客户端的数据来“教会”服务器端的超网络，让它以后仅凭任何客户端上传的嵌入向量，就能立刻吐出专属模型参数。

推理阶段：

1. 新客户端用本地数据计算嵌入向量（一次前向）；

2. 服务器用超网络生成个性化模型，并传给客户端；

3. 客户端直接使用该模型，无需训练。

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一个传来传去 比较绕的个性化联邦模型