FedeRage：客户端漂移下的无分布假设联邦学习
原文标题：FedeRage: Provably Convergent Agnostic Federated Learning under General Client Drift
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论文刻画了参与概率完全未知时 FedAvg 实际求解的优化问题，并据此提出 FedeRage，将条件风险价值（CVaR）嵌入本地目标，形成分布鲁棒优化框架。该方法隐式提升高损失与低参与频率客户端的权重，每客户端仅增加一个标量，在凸与非光滑损失下取得 O(κ/√T) 收敛率，在三个异构基准上于准确率、公平性与收敛速度上均优于现有方法。
- 问题
- 联邦学习中客户端参与概率未知时，FedAvg 实际在优化什么、如何应对数据异构与参与漂移。
- 方法
- 先刻画无分布假设下 FedAvg 的优化目标，再把 CVaR 嵌入本地目标构成分布鲁棒扩展，每客户端仅增一个标量。
- 结果
- 凸与非光滑损失下取得 O(κ/√T) 收敛率，在三个异构基准上准确率、公平性与收敛速度均优于现有方法。
- 影响
- 部署中无需知道客户端参与概率即可提升公平性与鲁棒性，代价仅一个标量，适合直接替换 FedAvg。
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FedeRage 在参与概率完全未知时把 CVaR 嵌入本地目标，每客户端仅增一个标量。
- •刻画参与概率完全未知时 FedAvg 实际求解的优化问题，均匀聚合最小化一个参与边际加权的随机目标
- •提出 FedeRage，将条件风险价值 CVaR 嵌入本地目标，形成分布鲁棒优化框架
- •隐式提升高损失与低参与频率客户端的权重
- •每客户端仅增加一个标量开销，凸与非光滑损失下取得 O(κ/√T) 收敛率
- •在三个异构基准上准确率、公平性与收敛速度均优于现有方法
为什么重要：真实联邦部署中参与概率通常未知，该工作说明无需假设即可获得公平性与收敛保证，对跨设备联邦学习有实用价值。
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