論文の概要: Hypernetworks for Model-Heterogeneous Personalized Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22330v1
• Date: Wed, 30 Jul 2025 02:24:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 16:14:17.927559
• Title: Hypernetworks for Model-Heterogeneous Personalized Federated Learning
• Title（参考訳）: モデル不均一な個人化フェデレーション学習のためのハイパーネット
• Authors: Chen Zhang, Husheng Li, Xiang Liu, Linshan Jiang, Danxin Wang,
• Abstract要約: 本稿では、クライアント固有の埋め込みベクトルを入力とし、各クライアントの異種モデルに合わせてパーソナライズされたパラメータを出力するサーバサイドハイパーネットワークを提案する。 知識共有の促進と計算の削減を目的として,ハイパーネットワーク内のマルチヘッド構造を導入し,類似のモデルサイズを持つクライアントがヘッドを共有できるようにする。 我々のフレームワークは外部データセットに依存しておらず、クライアントモデルアーキテクチャの開示を必要としない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.408669475480824
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in personalized federated learning have focused on addressing client model heterogeneity. However, most existing methods still require external data, rely on model decoupling, or adopt partial learning strategies, which can limit their practicality and scalability. In this paper, we revisit hypernetwork-based methods and leverage their strong generalization capabilities to design a simple yet effective framework for heterogeneous personalized federated learning. Specifically, we propose MH-pFedHN, which leverages a server-side hypernetwork that takes client-specific embedding vectors as input and outputs personalized parameters tailored to each client's heterogeneous model. To promote knowledge sharing and reduce computation, we introduce a multi-head structure within the hypernetwork, allowing clients with similar model sizes to share heads. Furthermore, we further propose MH-pFedHNGD, which integrates an optional lightweight global model to improve generalization. Our framework does not rely on external datasets and does not require disclosure of client model architectures, thereby offering enhanced privacy and flexibility. Extensive experiments on multiple benchmarks and model settings demonstrate that our approach achieves competitive accuracy, strong generalization, and serves as a robust baseline for future research in model-heterogeneous personalized federated learning.
• Abstract（参考訳）: パーソナライズド・フェデレーション・ラーニングの最近の進歩は、クライアントモデルの不均一性に対処することに焦点を当てている。 しかし、既存のほとんどのメソッドは、外部データを必要とし、モデルのデカップリングに依存したり、部分的な学習戦略を採用して、実用性とスケーラビリティを制限します。 本稿では,ハイパーネットワークに基づく手法を再検討し,その強力な一般化機能を活用して,異質な個人化フェデレーション学習のためのシンプルで効果的なフレームワークを設計する。 具体的には、クライアント固有の埋め込みベクトルを入力とし、各クライアントの異種モデルに合わせてパーソナライズされたパラメータを出力するサーバ側ハイパーネットワークを利用するMH-pFedHNを提案する。 知識共有の促進と計算の削減を目的として,ハイパーネットワーク内のマルチヘッド構造を導入し,類似のモデルサイズを持つクライアントがヘッドを共有できるようにする。 さらに,MH-pFedHNGDを提案する。 当社のフレームワークは外部データセットに依存しておらず、クライアントモデルアーキテクチャの開示を必要としないため、プライバシーと柔軟性が強化されています。 複数のベンチマークとモデル設定に関する大規模な実験は、我々のアプローチが競争精度、強力な一般化を実現し、モデル・ヘテロジニアス・パーソナライズド・フェデレーションド・ラーニングにおける将来の研究の基盤となることを実証している。

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