FedCP: Separating Feature Information for Personalized Federated Learning via Conditional Policy

计算机科学 个性化 联合学习 特征(语言学) 编码(集合论) 移动设备 信息敏感性 条件随机场 源代码 样品(材料) 人工智能 万维网 计算机安全 集合(抽象数据类型) 程序设计语言 化学 语言学 哲学 操作系统 色谱法
作者
Jianqing Zhang,Hua Yue,Hao Wang,Tao Song,Zhang Xue,Ruhui Ma,Haibing Guan
标识
DOI:10.1145/3580305.3599345
摘要

Recently, personalized federated learning (pFL) has attracted increasing attention in privacy protection, collaborative learning, and tackling statistical heterogeneity among clients, e.g., hospitals, mobile smartphones, etc. Most existing pFL methods focus on exploiting the global information and personalized information in the client-level model parameters while neglecting that data is the source of these two kinds of information. To address this, we propose the Federated Conditional Policy (FedCP) method, which generates a conditional policy for each sample to separate the global information and personalized information in its features and then processes them by a global head and a personalized head, respectively. FedCP is more fine-grained to consider personalization in a sample-specific manner than existing pFL methods. Extensive experiments in computer vision and natural language processing domains show that FedCP outperforms eleven state-of-the-art methods by up to 6.69%. Furthermore, FedCP maintains its superiority when some clients accidentally drop out, which frequently happens in mobile settings. Our code is public at https://github.com/TsingZ0/FedCP.
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