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本研究由Fatih Ilhan、Gong Su和Ling Liu等人所进行，分别隶属于Georgia Institute of Technology（乔治亚理工学院）、IBM Research（IBM研究院）和Georgia Institute of Technology。研究成果发表于《2023 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)》会议，论文标题为《scalefl: resource-adaptive federated learning with heterogeneous clients》（scalefl：针对异构客户端的资源自适应联邦学习）。本研究的核心目标是提出一种名为scalefl的创新方法，旨在解决联邦学习（Federated Learning，简称FL）中存在的系统异构性问题，特别是计算资源异质性导致的挑战。
随着移动设备和物联网设备的普及，数据生成量迅猛增长，且多数数据具有隐私性，传统的集中式数据存储和训练面临隐私泄露和存储负担的双重挑战。在这种背景下，联邦学习成为解决这一问题的一种有效方案，它通过将模型分发到客户端进行本地训练，而不是将数据集中到服务器，极大地提高了隐私保护和数据处理的效率。然而，现有的联邦学习算法通常假设所有参与客户端的计算资源相似，这在实际应用中并不成立。由于一些客户端的资源受限，它们无法处理大规模的深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）模型。因此，如何设计一种适应异构客户端资源的联邦学习框架，成为了该研究的一个重要课题。
为了解决这一问题，本文提出了scalefl框架，采用了两种创新机制，旨在通过资源感知的方式为所有客户端提供一个公平的FL框架。该方法通过适应性地对全局模型进行深度和宽度上的缩放，来应对客户端资源的异质性，进而提升联邦学习的效率。
scalefl首先根据每个客户端的资源约束，计算出适合该客户端的局部模型。具体而言，scalefl首先计算出全局模型的“缩放配置”。这个配置基于每个客户端的计算资源进行调整，目的是在全局模型中找到最适合的深度和宽度分配方案。为此，scalefl通过设置“早期退出”机制（early exit）来动态调整模型的深度和宽度。这种缩放方法的灵感来自EfficientNet，通过均衡模型的不同维度（深度和宽度）来实现高效的资源利用。
在每一轮训练开始之前，scalefl会根据每个客户端的资源预算，计算出对应的模型复杂度级别，并确定该客户端应当操作的模型大小和深度。这些复杂度级别被赋予每个客户端，使得计算资源有限的客户端能够处理适应其资源限制的小型模型，而计算资源充足的客户端则能够处理更为复杂的模型。
在模型的本地训练过程中，scalefl还引入了自蒸馏（self-distillation）技术来进一步优化模型的聚合过程。自蒸馏是一种知识蒸馏（Knowledge Distillation）的形式，其中同一网络作为教师和学生网络，通过“教师”网络的输出作为软标签指导“学生”网络的学习。具体而言，scalefl在训练本地模型时，通过将“早期退出”层的预测作为“学生”，将最终层的预测作为“教师”，从而实现不同层次模型之间的知识传递。该方法的优势在于，它不仅提升了不同复杂度子网络之间的知识流动，而且避免了标准知识蒸馏所带来的额外计算开销。
在实验部分，研究人员使用了多个常见的基准数据集进行测试，包括CIFAR-10、CIFAR-100、ImageNet、SST-2和AGNews数据集。实验过程中，scalefl框架通过分配不同的复杂度级别给每个客户端，并根据这些级别生成不同规模的局部模型。在每一轮训练中，参与的客户端会根据其资源约束加载相应规模的模型，完成本地训练后将更新的模型参数发送回中央服务器进行聚合。
实验结果表明，scalefl在处理图像分类任务和文本分类任务时，表现出显著优于其他异构联邦学习方法的能力。具体而言，相较于基准算法FedAvg和其他一些异构联邦学习方法（如HeteroFL和FedDF），scalefl在全局模型性能和本地模型推理效率方面都取得了显著提升。例如，在推理效率上，scalefl能够实现高达2倍的延迟降低，并且在模型大小上最多可减少4倍，同时性能损失保持在2%以下。
在本研究中，scalefl框架的实验结果表明，它在多种数据集和任务上都取得了优异的表现。以下是几项主要结果：
全局模型性能：在CIFAR-10、CIFAR-100和ImageNet等数据集上的实验中，scalefl的全局模型表现优于现有的代表性异构FL方法，尤其在系统异构性设置下，scalefl能够实现更高的准确性和更快的推理速度。
本地模型性能：在不同复杂度级别的本地模型上，scalefl通过其2D模型缩放机制显著提高了本地模型的准确性，尤其是在资源受限的客户端中，模型性能提升尤为明显。
推理效率：scalefl在推理过程中具有更低的延迟和更小的模型尺寸，这对于部署在边缘设备上的应用具有重要意义。特别是对于计算资源有限的设备，scalefl能够通过减少推理时的计算量，显著提高其效率。
本文的研究提出了一种创新的资源自适应联邦学习框架scalefl，该框架通过动态调整全局模型的深度和宽度，解决了联邦学习中存在的系统异构性问题。通过引入自蒸馏技术，scalefl还优化了本地模型的聚合过程，提升了不同层次子网络之间的知识传递效率。实验结果表明，scalefl在多个数据集和任务上均优于现有的异构FL方法，且能够显著提高推理效率和模型精度。
scalefl的创新性主要体现在以下几个方面：
资源自适应模型缩放：通过在深度和宽度维度上进行均衡缩放，scalefl能够为每个客户端提供最合适的模型，使得计算资源受限的客户端也能够参与到联邦学习任务中。
自蒸馏机制的应用：通过自蒸馏技术，scalefl能够在本地模型的训练过程中实现有效的知识传递，不仅提升了模型性能，也降低了计算开销。
推理效率的提升：scalefl在减少模型尺寸和推理延迟方面表现出色，这对于边缘设备的应用具有重要的现实意义。
scalefl不仅在学术上提出了一个新的资源适配框架，也为实际应用中的联邦学习提供了更为高效的解决方案，具有较大的科学价值和应用潜力。