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Fair Federated Learning with Biased Vision-Language Models

news 2025/8/29 5:38:39

我们有一个非常聪明的人工智能模型（就像 CLIP），它在网上学了很多东西（图片和文字）。但因为它学习的数据里可能本身就有些“偏见”，比如某个群体的数据更多，或者某个群体的图片标注得更仔细，导致它对某些群体（比如不同性别、肤色的人）的理解或识别能力会更好或更差，这就是所谓的“群体不公”或“偏见”。

现在，我们想用这种人工智能模型，但不是集中在一个地方训练，而是让很多人在自己的手机或电脑上一起帮它学习新东西（这叫“联邦学习”，好处是你的个人数据不用传出去，更安全）。

问题来了：因为每个人的手机里的数据都不一样（比如你的照片多是风景，我的多是人物），这种“数据不一样”的情况，反而可能会让人工智能模型原有的那些偏见变得更严重。尤其是在像识别一个人脸上的特征（比如戴不戴眼镜、性别、年龄范围）这种敏感的应用中，我们肯定希望它对所有人都是公平的，不能因为它对某个群体有偏见就认错了。

现有的研究大多没怎么考虑过这个问题：我手里本来就有一个“带偏见”的强大模型，怎么才能用它来做一个“公平”的联邦学习系统呢？

所以，这篇文章提出了一个新方法，他们叫它 FF-DVP。

你可以把 FF-DVP 理解为给这个“带偏见”的人工智能模型装上了特殊的“公平滤镜”和“适应器”。在大家一起帮它学习的过程中，这个 FF-DVP 方法会特别注意从不同的个人数据中学习，并且加入一些“规则”来强迫模型减少对特定群体的偏见。它加了一些额外的部分（比如“模态融合分类头”），就是为了能更好地学习每个人独有的数据特点，同时确保最终的模型是公平的。

而且，这个新方法还可以用在现在很流行的、那种只需要调整模型一小部分就能适配新任务的技术上（比如 Adapter 或 LoRA），让“去偏见”更容易实现。

作者们说，据他们所知，他们是第一个提出用一个本来就“有偏见”的起点模型，来专门构建一个“公平”的联邦学习框架的。

他们在识别照片里人脸特征的任务上测试了这个 FF-DVP 方法。结果表明，它不仅让模型对不同群体更公平了，而且整个训练过程也更顺利、收敛得更快，效果比目前其他最好的方法都要好。

这篇论文讨论的核心问题是：如何在使用本来就“有偏见”（bias）的预训练视觉-语言模型（VLM，比如 CLIP）进行联邦学习（FL）时，还能保证模型的公平性。

下面是你的具体问题和解释：

一个本来就“有偏见”的起点模型是什么模型？
- 解释： 这里指的就是预训练的视觉-语言模型（VLM），最典型的例子就是 CLIP。
- 这类模型通常是在海量的互联网数据上预先训练好的，它们非常强大，能理解图片和文字之间的关系。
- 为什么说它们“有偏见”？ 因为互联网数据本身并不是完全中立的，可能在不同群体（比如不同性别、肤色、年龄的人）的图片数量、描述方式等方面存在不平衡。模型在学习这些数据时，就会无意中习得这些偏见，导致它在处理某些群体的数据时表现得更好，而在处理另一些群体时表现更差或更容易出错。
- 所以，“一个本来就‘有偏见’的起点模型”就是指这种已经因为训练数据而对某些群体存在识别差异或不公平性的、现成的、强大的预训练模型（如 CLIP）。
模型去偏见和 FL 联邦学习怎么搭上关系的？
- 解释： 这是论文要解决的关键问题。偏见本来就存在于预训练模型中。而联邦学习的特点是数据分散在不同的设备或客户端上，每个客户端的数据类型和分布可能非常不一样（这就是数据异质性）。
- 论文发现，当你在联邦学习的环境下使用这种有偏见的预训练模型时，由于各个客户端的数据差异很大，反而可能把预训练模型固有的偏见进一步放大。
- 想象一下，如果某个客户端的数据几乎全是某个特定群体的数据，联邦学习过程中模型在这个客户端学习时，原有的偏见就可能得到强化。
- 所以，去偏见的工作就需要和联邦学习的过程结合起来：论文提出的 FF-DVP 方法就是在联邦学习的训练过程中，设计一些机制来对抗并减轻这种由预训练模型偏见和数据异质性共同导致的放大偏见效应，确保最终通过联邦学习得到的模型是公平的。
联邦学习和 LoRA 等 PEFT 技术怎么结合的？
- 解释： LoRA (Low-Rank Adaptation) 是 Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) 技术的一种，这类技术的核心是高效地微调大型模型。
- 传统的微调需要更新模型的所有参数，对于大型模型来说计算量和通讯量都很大，这在联邦学习中是个大问题（因为客户端资源有限，网络带宽有限）。
- PEFT 方法（如 LoRA 或 Adapter）通过只训练模型中新增的少量参数或微调一小部分关键参数，就能让模型适应新任务，同时保持高效。
- 结合方式： 论文中提到 FF-DVP 可以扩展到 PEFT 方法。这意味着，FF-DVP 中用于实现公平性的核心机制（比如调整 Prompt 或特定的分类头）可以通过 PEFT 的方式来实现。例如，不是微调整个 CLIP 模型来去偏见，而是利用 LoRA 或 Adapter 技术，只在 CLIP 模型旁边增加一些小的、可训练的模块，这些模块专门负责学习如何去偏见和适应不同客户端的数据，同时保证公平性。这样，在联邦学习过程中，每个客户端只需要训练和上传这些少量的新增参数，大大提高了联邦学习的效率，同时依然实现了去偏见的目标。
核心技术模块有哪些？
- 解释： 根据论文的描述（特别是方法部分，即 FF-DVP），核心技术模块主要有两个：
  - 公平性感知深度视觉提示（Fairness-aware Deep Visual Prompting, FF-DVP）：不同于传统的视觉提示（DVP）可能只为了提高模型在特定任务上的整体准确率，这里强调“公平性感知”。这意味着在训练过程中，调整视觉输入或模型内部的“提示”（Prompt），不仅仅是为了识别任务做得好，更重要的是要让模型在处理不同群体的数据时表现得一样好，减少差异。训练目标里会包含公平性的约束。
  - 模态融合分类头（Modality-Fused Classification Heads）：这是添加到 VLM 模型顶部的一些特殊的输出层。因为 VLM（如 CLIP）同时处理图像和文本信息，这些分类头会结合来自两种模态的特征来进行最终的分类预测。关键在于，这些分类头是专门设计来处理客户端数据的异质性并强制执行公平性约束的。它们可能以某种方式（比如个性化一部分，共享一部分）来学习每个客户端的特定知识，同时保证全局的公平性目标。
实验的 baseline 是什么，评价指标是什么？
- 解释：
  - Baselines (基线方法)： 指的是他们用来和自己提出的 FF-DVP 方法进行比较的其他现有方法。通常会包括：
    - 标准的联邦学习方法（例如 FedAvg），可能直接在 VLM 上进行微调或使用标准 Prompt。
    - 一些现有的，但可能不是专门针对 VLM 偏见的联邦学习公平性方法。
    - 可能还有在非联邦学习环境下对 VLM 进行去偏见的方法（但这主要是为了展示 FL 环境的特殊性）。
    - 具体的基线方法名称会在论文的实验章节列出。
  - 评价指标 (Evaluation Metrics)： 用来衡量模型好坏的标准。对于这篇论文，既要看模型的性能（即任务完成得怎么样），更要看模型的公平性。
    - 性能指标： 最基本的通常是准确率 (Accuracy)，看模型预测得对不对。
    - 公平性指标： 这是论文的重点。会使用一些专门的公平性指标来量化模型对不同群体的表现差异，例如：
      - 统计均等性差异 (Statistical Parity Difference, SPD) 或叫群体均等性 (Demographic Parity, DP)：衡量模型预测为某个结果（比如识别为“戴眼镜”）的概率在不同群体之间是否相似。
      - 机会均等性 (Equalized Odds, EO) 或平均绝对机会均等性差异 (Average Absolute Equalized Odds Difference, AAEO)：衡量模型在不同群体中的真正例率（True Positive Rate，比如识别为“戴眼镜”且确实戴眼镜）和假正例率（False Positive Rate，比如识别为“戴眼镜”但实际没戴眼镜）是否相似。
    - 此外，在联邦学习中，可能还会关注训练收敛性（模型训练过程是否稳定、收敛得快不快）。

这篇论文解决了一个在实际应用中很重要的问题：如何在不牺牲用户数据隐私（通过联邦学习）的前提下，用好那些强大的但可能带偏见的预训练模型，并且让最终的模型对所有人都是公平的。他们通过设计特定的训练技术（公平性感知提示和模态融合分类头）并在联邦学习框架下实现，达到了既能去偏见又能高效训练的目标。

解释一下在联邦学习（FL）过程中，客户端和服务器之间是如何交换信息的。记住联邦学习的核心目标是保护数据隐私，不让原始数据离开用户的设备。

所以，在联邦学习过程中，客户端不会上传原始数据（比如你的照片、文字等）。

客户端上传的通常是模型的更新信息，而不是原始数据本身。

具体来说：

上传什么？
- 在最常见的联邦学习算法（比如 FedAvg）中，客户端上传的是它们在本地用自己的数据训练后得到的模型参数（model parameters） 或者 模型更新（model updates）。
- 模型参数：可以理解为模型学到的知识的具体数值，比如神经网络中的权重和偏置。
- 模型更新：更常见。客户端会先从服务器下载当前的全局模型参数，然后在本地用自己的数据进行训练。训练后模型的参数会发生变化。客户端计算的是训练后的参数与训练前的参数之间的差值。这个差值就代表了客户端从它的数据中学到了什么。上传这个差值（也就是更新）比直接上传整个训练后的模型参数更能体现“学习”的过程。
- 少数情况下，也会上传梯度（gradients），梯度表示损失函数相对于模型参数的变化方向，是模型学习的方向指引。但在 FedAvg 中，上传模型更新更常见。
- 在像你问的这篇论文中使用了 PEFT (LoRA等) 的情况下： 客户端上传的就不是整个庞大模型的更新，而是只上传那些新增的、可训练的小模块的参数或更新（比如 LoRA 层、Adapter 层、或者 Prompt 相关的参数，以及论文中提到的模态融合分类头）。因为基础的预训练大模型（比如 CLIP 的主体部分）在客户端是冻结不动的，不需要上传它的更新，这样大大减少了上传的数据量。
是怎么上传的？
- 通过网络连接进行上传，通常是加密的，以进一步保护隐私和安全。
- 具体采用哪种网络协议取决于所使用的联邦学习框架，可能是基于 HTTP、gRPC 或其他定制协议。
- 在一些高级的联邦学习系统中，上传过程还可能结合**安全聚合（Secure Aggregation）**等技术，这意味着服务器在收到客户端的更新时，无法单独解密和查看任何一个客户端的更新，只有当它收到了足够多的客户端更新并进行聚合后，才能解密出聚合后的结果，这提供了更强的隐私保证。
上传到哪里？
- 上传到一个中心服务器（Central Server），也称为聚合服务器（Aggregator）。
- 这个服务器负责协调整个联邦学习过程：它向下发最新的全局模型，接收来自各个客户端上传的模型更新，然后将这些更新进行聚合（比如求平均），形成一个新的、更优秀的全局模型。
数据结构是什么？
- 上传的数据结构就是对应于模型参数或更新的 张量（Tensor） 的集合。
- 在深度学习中，模型的参数（权重、偏置）通常表示为多维数组，这些多维数组在深度学习框架中被称为张量。
- 所以，客户端上传的就是一个包含多个张量的数据包，每个张量对应于模型中需要更新或上传的某个参数集合。如果是 PEFT，这个数据包就只包含 PEFT 模块对应的张量。

总结： 在联邦学习中，为了保护用户数据隐私，客户端不上传数据，而是上传本地训练后得到的模型更新（参数的差值）或部分模型的参数（特别是使用 PEFT 时）。这些更新通过加密的网络连接上传到中心服务器，其数据结构就是代表这些更新数值的张量集合。服务器接收并聚合这些更新，从而改进全局模型。

这篇论文的研究是围绕着在联邦学习中如何公平地使用强大的预训练模型展开的。

背景动机 (Background/Motivation):
- 强大的预训练模型普及： 近年来，像 CLIP 这样在海量数据上预训练好的视觉-语言模型（VLM）变得非常强大，在各种图像和文本任务上表现出色，大家都想利用它们来提升自己应用的性能。
- 联邦学习的需求： 同时，在很多应用场景下（特别是涉及用户隐私的数据，比如个人照片），出于隐私保护的考虑，数据不能集中到一个服务器上进行训练，需要使用联邦学习（FL）这种分布式训练方式。
- 两者结合的隐患： 问题在于，这些强大的预训练模型（比如 CLIP），虽然能力强，但它们在训练时使用的数据本身可能带有偏见（比如对不同人群的代表性不足或存在刻板印象），导致模型对不同群体（例如不同性别、肤色）的表现不公平。当把这种“有偏见”的模型放到联邦学习环境中，由于每个参与训练的客户端数据分布差异很大（数据异质性），这种固有的偏见可能会被进一步放大，使得最终训练出来的模型更加不公平。
- 公平性的重要性： 在很多涉及人的应用（比如人脸识别、医疗图像分析）中，模型的公平性是至关重要的，一个有偏见的模型可能会导致歧视性的结果。
- 现有研究的不足： 虽然有一些研究尝试将 CLIP 用于联邦学习，但它们大多没有充分考虑并解决 CLIP 固有的偏见问题，也没有探讨在联邦学习的数据异质性下，这种偏见如何被放大，以及如何从一个有偏见的模型出发构建一个公平的联邦学习系统。
- 简而言之，背景动机就是： 强大的预训练模型（有偏见）与保护隐私的联邦学习（有数据异质性）结合时，如何克服偏见放大效应，确保最终模型的公平性，而这在现有研究中是被忽视的关键问题。
解决了什么问题 (Problem Solved):
- 这篇论文核心解决的问题是：如何构建一个公平的联邦学习框架，以便有效地利用那些已知存在偏见的预训练视觉-语言模型（如 CLIP），并在客户端数据具有高度异质性的情况下，减轻并纠正模型的群体不公平性。
- 它具体针对的是：在联邦学习过程中，由预训练 VLM 的固有偏见和客户端数据异质性相互作用导致的偏见放大问题，并旨在设计方法来克服这个问题，实现公平的模型性能。
核心贡献 (Core Contribution):
- 首次提出针对性解决方案： 据作者所知，他们是第一个系统性地探讨如何利用有偏见的预训练 VLM 来构建公平的联邦学习框架的工作。这填补了现有研究的一个空白。
- 提出了 FF-DVP 框架： 他们提出了一个名为 FF-DVP (Fair Federated Deep Visiual Prompting) 的新框架。这是一个为联邦学习环境下使用 VLM 设计的、公平性感知的适应框架。
- 引入关键技术模块： 在 FF-DVP 框架内，他们引入了两个核心技术来实现公平性：
  - 公平性感知深度视觉提示 (Fairness-Aware DVP): 不仅仅是优化视觉提示以提高整体性能，更是将公平性目标融入到提示的学习过程中。
  - 模态融合分类头 (Modality-Fused Classification Heads): 设计了特殊的分类头，它结合了 VLM 的图像和文本特征，并且能够在学习客户端特定知识的同时，有效施加和满足公平性约束，从而应对数据异质性带来的偏见。
- 展示与 PEFT 的兼容性： 证明了 FF-DVP 方法可以很容易地与现有的参数高效微调（PEFT）技术（如 Adapter 或 LoRA）结合，这意味着在资源有限的客户端也能高效地实现去偏见。
- 通过实验验证有效性： 在人脸属性识别（FAR）等应用上进行了广泛的实验，结果表明 FF-DVP 显著提高了模型的公平性（相对于基线方法），同时也能保证良好的训练收敛性。

总结来说，这篇论文的核心贡献在于：它率先识别并正面解决了在隐私保护的联邦学习中使用强大但有偏见的预训练 VLM 时如何确保公平性的问题，并提出了一个创新性的框架（FF-DVP）及其具体技术，有效地在实践中实现了这一目标。

你的这个问题很有价值，它触及了这篇论文研究场景的特殊性。论文的动机并不是说所有的 VLM 去偏见都必须在联邦学习中进行，而是针对特定场景下的需求。

可以这么理解论文的动机：

场景约束：隐私优先，数据不能集中。
- 这篇论文考虑的应用场景，是那些涉及敏感用户数据（比如人脸图片用于人脸识别或属性分析，医疗影像等）的应用。
- 在这些场景下，出于隐私和合规的强烈要求，用户的原始数据绝对不能被收集到中心服务器上进行集中处理。
- 这是使用联邦学习的根本原因。 不是因为联邦学习比集中式训练更好去偏见，而是因为数据不能集中，所以不得不使用联邦学习。
技术选择：想利用强大的 VLM 能力。
- 同时，为了让模型有更好的泛化能力和起点，研究人员很自然地会想到利用已经在海量数据上训练好的强大模型（如 CLIP）作为基础。
问题的产生：强大的 VLM 带有偏见，FL 环境可能加剧偏见。
- 如前所述，这些强大的 VLM 本身是带有偏见的。
- 而在不得不使用的联邦学习环境中，客户端数据又是高度异质的。论文发现，这种异质性数据在联邦学习的训练过程中，可能会放大 VLM 原有的偏见。
- 这就造成了一个困境：我为了隐私必须用 FL，我为了性能想用强大的 VLM，但 VLM 有偏见，FL 环境又可能让偏见更严重，而且我不能把用户的敏感数据集中起来做传统的去偏见。