ICCV-2023， 文章提出显式隐式的概念，作者通过实验发现显式比隐式的效果好，显式方式通过直接与多个客户的经验风险互动来更新模型，并用泰勒展开式降为$O(N)$通讯成本。

文章地址：arxiv
code: 作者开源

贡献

1.我们发现个性化 FL 算法的显式性赋予了其更强的适应能力。基于这一观察，我们提出了 PGFed，这是一种新颖的显式个性化 FL 算法，它将每个客户端的局部目标框架为个性化的全局目标
2. 据我们所知，PGFed 是该领域第一个实现客户端之间全局协作知识明确转移的工作，而且没有引入看似不可避免的 $O(N^2)$ 通信成本
3. 在 PGFed 的基础上，我们开发了一种动量升级，称为 PGFedMo，让客户更有效地利用其他客户的经验风险。
4. 我们在不同的 FL 设置下在四个数据集上评估了 PGFed 和 PGFedMo。结果表明，这两种算法都优于最先进的个性化 FL 方法，准确率提高了 15.47%

算法流程

PGFed

这个就是把原本server上的模型聚合，变成在每个client上都做模型聚合。其中 α 是个可学习的参数，初始化是$\frac{1}{N}$ ，N是其余参与的client数量。所有的汇总一起优化。

很显然，这样直接计算通讯量是 O ( N 2 ) O(N^2)