异构分布式系统的个性化联邦分层高斯过程
原文标题：Personalized Federated Hierarchical Gaussian Processes for Privacy-Preserving Modeling of Heterogeneous Distributed Systems
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论文提出 pFedHGP，用于数据分布在异构客户端时的概率回归与分类，将每个客户端的潜在函数分解为共享全局成分、客户端偏差与局部残差。方法通过稀疏诱导变量近似与联邦变分推断保持原始数据本地化，服务器仅同步低维统计量。在压机吨位监测中以 13.77% 标注周期实现完美故障分类，并在联邦空气质量建模中恢复地理分区。
- 问题
- 数据分散在异构客户端时，联邦场景下的概率回归与分类难兼顾个性化与不确定性。
- 方法
- 把每个客户端的潜在函数分解为共享全局成分、客户端偏差与局部残差，用稀疏诱导变量与联邦变分推断，服务器只同步低维统计量。
- 结果
- 压机吨位监测仅用 13.77% 标注周期实现完美故障分类，联邦空气质量建模恢复地理分区
- 影响
- 工业监测与分布式传感可在数据不出本地的前提下做带不确定性的个性化建模。
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