Navigating Heterogeneity and Privacy in One-Shot Federated Learning with Diffusion Models

联邦学习（FL）可以在保护数据隐私的同时，使多个客户端共同训练模型。然而，FL在通信成本和数据异构方面面临挑战。一次性联邦学习已经成为一种解决方案，通过减少通信轮次，提高效率，并提供更好的安全性来改善FL。然而，数据异质性仍然是一个重大挑战，影响性能。本研究探讨了扩散模型在一次性FL中的有效性，证明了它们在解决数据异质性和提高FL性能方面的适用性。此外，我们研究了我们的扩散模型方法FedDiff在差分隐私（DP）下与其他一次性FL方法的效用。此外，为了在DP设置下提高生成的样本质量，我们提出了一种实用的傅里叶幅度滤波（FMF）方法，增强了生成数据对全局模型训练的有效性。

解决问题：论文旨在探讨一次性联邦学习中的数据异质性问题，提出了一种基于扩散模型的方法FedDiff，并探讨了其在差分隐私设置下的效用。

关键思路：论文提出了一种基于扩散模型的方法FedDiff，以应对一次性联邦学习中的数据异质性问题。此外，还提出了一种傅里叶幅度过滤方法（FMF），以增强在差分隐私设置下生成数据的有效性。

其他亮点：论文通过实验验证了FedDiff方法在一次性联邦学习中应对数据异质性问题的有效性，并与其他一次性联邦学习方法进行了比较。此外，论文还提出了一种在差分隐私设置下提高生成样本质量的方法FMF。论文使用了MNIST和CIFAR-10数据集，并提供了开源代码。

相关研究：最近的相关研究包括《Towards Federated Learning at Scale: System Design》、《Federated Learning: Strategies for Improving Communication Efficiency》等。