1.摘要

多模态联邦学习（MFL）解决了多个客户端以多样化模态类型（如图像、文本、视频和音频）协同工作，以数据隐私的方式改进其本地个性化模型的问题。先前的MFL研究依赖于严格的组合神经架构设计，通过分块模型聚合来确保客户端之间的信息共享，这限制了它们在实际应用中个性化MFL（AMFL）场景下的适用性，在这些场景中，客户端可能具有不同的多模态交互策略，并且对本地架构设计没有限制。AMFL中的关键挑战是如何在最大化客户端之间有益信息共享的同时，自动且高效地应对两种异质性模式——统计异质性和架构异质性。为了解决这一挑战，我们提出了FedMBridge，它利用一种拓扑感知超网络作为桥梁，能够以通信高效的方式自动平衡和消化这两种异质性模式。我们在四个AMFL仿真中的实验表明了我们所提出方法的有效性和效率。

2.具体工程问题或技术挑战

这项方法研究所针对的具体工程问题是架构个性化多模态联邦学习（AMFL）。在AMFL场景下，不同的客户端可能拥有不同结构的神经网络，这些网络用于处理多种模态的数据（如图像、文本、音频等），并且没有限制本地模型的设计。具体来说，AMFL面临的主要挑战包括：
统计异质性：不同客户端之间的数据分布不一致。
架构异质性：不同客户端之间的神经网络结构不同，这导致难以进行有效的参数共享。
架构个性化多模态联邦学习（AMFL）
定义：AMFL是一种允许客户端自由设计本地多模态神经网络架构，并采用多样化多模态融合策略的联邦学习方法。它不设限于本地模型架构设计，能够处理不同客户端之间的统计异质性和架构异质性。
在论文中的应用：本文提出FedMBridge框架来解决AMFL问题，通过引入拓扑感知超网络作为桥梁函数，平衡并消化架构异质性和统计异质性，从而实现高效的知识共享。

3.现有方法的主要局限性或不足

现有方法在解决AMFL问题时存在以下主要局限性或不足：
限制性的组合神经架构设计：许多现有的多模态联邦学习（MFL）方法依赖于组合神经架构设计，即所有客户端的模型必须被拆分成小的同质化模块，以便在这些模块之间进行块状的知识共享。这种方法在现实世界中应用有限，因为不同客户端可能采用不同的多模态交互策略，且没有对本地架构设计的限制。
通信效率低下：一些方法需要传输大量的模型参数，导致通信成本高昂，特别是在客户端资源受限的情况下。
知识转移困难：现有的参数共享方法难以在统计异质性和架构异质性同时存在的情况下有效地传递知识。
相关技术点由如下表格呈现：

方法类型 方法名称 局限性描述
No-knowledge-sharing Local 没有利用其他客户端的知识，导致性能提升有限。
Feature-sharing FedDistill 对模态差异和统计异质性敏感；依赖于完整的公共数据集，存在隐私风险。
Feature-sharing FedGKD 依赖于完整的公共数据集，存在隐私风险。
Parameter-sharing HeteroFL with Mask 在架构异质性较高的情况下，权重共享效率低下。
Parameter-sharing HyperPFL with Prune 仅能处理相同架构，扩展到AMFL时需要手动构建超网络，且超网络参数量大，训练效率低。
Parameter-sharing APFL with Prune 仅能处理相同架构，扩展到AMFL时需要手动构建超网络，并通过结构化剪枝动态更新超掩码，计算复杂度高。

4.作者提出新方法或改进现有方法的主要动机

作者提出新方法的主要动机是为了解决AMFL中的关键挑战，即如何在统计异质性和架构异质性同时存在的条件下，自动高效地进行知识共享。具体来说，作者提出了FedMBridge框架，该框架利用拓扑感知超网络（TAHN）作为桥梁，自动平衡和消化这两种异质性模式，从而实现高效的参数共享。

5.方法研究与领域内其他重要研究或实际需求的联系

这项方法研究与该工程技术领域的其他重要研究或实际需求的联系如下：
多模态数据处理：随着多感官设备的发展，多模态数据的处理成为一个重要研究方向。例如，在视觉中心的MFL中，客户端可以利用文本和音频等辅助模态来增强单模态视觉模型的性能。
个性化联邦学习：个性化联邦学习（PFL）允许多个客户端同时训练各自的个人模型，同时从彼此的学习经验中受益，而无需共享原始数据。这在保护数据隐私的同时，提高了模型的性能。
资源预算差异：在实际系统中，客户端设备的计算资源预算差异很大，例如移动电话、平板电脑和个人计算机。一个资源匮乏的客户端无法负担大型模型，而资源丰富的客户端可以从大型预训练模型中获益。FedMBridge通过高效的参数共享机制，能够在资源受限的环境中有效运行。

6.方法核心原理

核心原理：FedMBridge的核心原理是通过引入一个全局的拓扑感知超网络（TAHN）作为桥梁，自动平衡和消化统计异构性和架构异构性，从而实现多模态联邦学习（MFL）中的高效参数共享。
理论基础：该方法基于图神经网络（GNN）和超网络（HyperNetwork）的理论。GNN用于编码每层在神经架构中的隐式角色，而超网络则用于生成客户端特定的权重。
拓扑感知超网络（TAHN）
定义：一种特殊的超网络，设计用于生成局部模型的权重，通过学习每个计算层的隐式角色并结合任务不变的任务信息来处理架构异质性和统计异质性。
在论文中的应用：TAHN作为FedMBridge框架的核心组件，用于在多模态联邦学习中自动平衡和消化不同客户端之间的架构差异和数据分布差异，从而实现有效的知识共享。

7.关键步骤或算法

-构建本地多模态架构的图表示
作用：将每个客户端的多模态神经架构表示为有向无环图（DAG），以便于后续处理。
技术细节：每个节点代表一个计算操作符，边表示计算流。节点特征矩阵包含层类型、层级别、模态类型等配置信息。
-拓扑感知超网络（TAHN）
第一阶段：层角色编码器
作用：学习每层的隐式角色，使得不同客户端的层共享统一的层角色嵌入空间。
技术细节：使用L层GNN，每一层通过消息传递机制更新节点特征。
第二阶段：角色感知权重生成器
作用：结合层角色信息和客户端特定的任务信息，生成客户端的权重。
技术细节：使用一个MLP将层角色嵌入和任务嵌入结合起来，生成每个节点的权重。
-联邦训练流程
下载：服务器根据当前的TAHN参数和任务嵌入预测客户端的权重。
本地更新：客户端使用下载的权重进行本地优化。
上传：客户端将更新方向发送给服务器。
全局更新和知识共享：服务器根据链式法则计算TAHN的更新。

8.技术实现上的特别之处或创新点

拓扑感知超网络（TAHN）：通过GNN学习每层的隐式角色，结合任务信息生成权重，实现了对不同架构的适应性。
隐式参数共享：不依赖于公共数据或显式的权重聚合，而是通过TAHN在全局共享的潜在空间中进行知识共享。
多模态融合策略的灵活性：支持多种多模态融合策略，允许不同客户端采用不同的融合方法，增强了系统的通用性和适用性。

9.解决技术难题的方法

统计异构性和架构异构性的平衡：通过TAHN的两阶段设计，分别处理层角色和任务信息，有效平衡了两种异构性。
通信效率：通过隐式参数共享机制，避免了显式传输大模型参数，减少了通信开销。
模型多样性：支持不同架构和多模态融合策略，通过GNN和超网络的结合，自动生成适合每个客户端的模型权重，解决了模型多样性和个性化需求的问题。

10.与现有方法相比，这种新方法或改进方法有哪些优势

无需公共数据：FedMBridge 不依赖于公共数据集，避免了隐私风险。
适应性强：FedMBridge 能够处理多种多模态融合策略，适用于不同复杂度的任务和不同的神经网络结构。
通信效率高：FedMBridge 在通信效率方面优于其他方法，特别是在下载和上传阶段。
鲁棒性强：FedMBridge 在统计异质性和架构异质性较高的情况下表现更佳，能够有效应对分布偏移和架构差异。

11.实验结果是否揭示了该方法的任何局限性或不足

计算资源需求：虽然 FedMBridge 在通信效率方面表现出色，但其对服务器的计算资源要求较高。例如，TAHN 的训练需要较大的内存和计算能力。
超参数敏感性：实验结果显示，FedMBridge 的性能对某些超参数（如 GNN 层数、任务嵌入大小等）较为敏感。作者建议在实际应用中进行超参数调优以获得最佳性能。
模型复杂度：由于引入了 TAHN，FedMBridge 的模型复杂度较高，可能在资源受限的设备上部署困难。作者建议在资源受限的场景下考虑模型压缩或简化。

12.应用场景与示例

多模态联邦学习：FedMBridge 方法可以应用于需要保护隐私的多模态数据处理场景，例如医疗影像与文本数据的联合分析、智能家居设备的数据融合等。
分布式系统：在分布式计算环境中，不同设备（如手机、平板电脑和个人计算机）可以利用 FedMBridge 方法进行高效的知识共享，提升整体系统的性能。
个性化推荐系统：通过 FedMBridge，不同的客户端可以根据其特定的数据分布和计算资源，训练出个性化的推荐模型，提高用户体验。

13.实际应用挑战

计算资源差异：不同客户端的计算能力存在显著差异，可能导致某些资源有限的设备无法有效参与训练。作者建议通过调整模型大小和优化通信效率来缓解这一问题。
数据异质性：不同客户端的数据分布和模态类型可能存在较大差异，这会影响模型的泛化能力和性能。作者提出通过引入拓扑感知超网络来平衡和消化这些异质性。
通信成本：在大规模分布式系统中，频繁的通信可能会导致较高的通信成本。作者通过设计高效的参数共享机制来减少通信开销。

14.影响与新方向

推动多模态联邦学习的发展：FedMBridge 为多模态联邦学习提供了一种新的解决方案，特别是在架构异质性和统计异质性方面，开辟了新的研究方向。
促进个性化和隐私保护：通过 FedMBridge，可以在保护隐私的同时实现个性化模型的训练，这对于医疗、金融等敏感领域的应用具有重要意义。
提升分布式系统的效率：FedMBridge 的高效参数共享机制可以显著提升分布式系统的整体性能，特别是在资源受限的环境下。