FedMPS: Federated Learning in a Synergy of Multi-Level Prototype-Based Contrastive Learning and Soft Label Generation
Notice bibliographique
Résumé
Federated learning (FL) facilitates collaborative training among multiple clients while preserving data privacy by eliminating raw data transmission. However, the inherent data heterogeneity among participants induces bias during collaborative learning, significantly degrading the performance of local models. Existing FL solutions face critical challenges in achieving efficient knowledge transmission, particularly with respect to insufficient information extraction or excessive communication costs, which result in slow convergence and inferior performance. To address these limitations, we propose a novel FL framework in a synergy of multi-level prototype-based contrastive learning (CL) and soft label generation, named FedMPS. The proposed method first constructs multi-level prototypes from different layers of the model to capture semantic information in high-level features and detailed information in low-level features. These prototypes are then utilized through CL to enhance intra-class discriminability and intra-class consistency in the feature space. In addition, a prototype-guided soft label generation module is introduced to model latent interclass relationships in the output space. Instead of exchanging model parameters, FedMPS transmits only prototypes and soft labels, effectively reducing global knowledge shift and communication costs. Extensive experimental studies on six publicly available datasets validate the effectiveness of the proposed method when compared to the current state-of-the-art FL approaches. The code is available at github.com/wenxinyang1026/FedMPS.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».