📐 优化/理论¶
📹 ICCV2025 · 8 篇论文解读
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🔥 高频主题： 联邦学习 ×4
- Addressing Representation Collapse in Vector Quantized Models with One Linear Layer
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提出SimVQ方法，通过一个可学习的线性变换层对码本向量进行重参数化（\(\bm{C}\bm{W}\)），将码本的不相交优化转化为联合空间优化，从根本上解决VQ模型中的表示崩塌问题，实现接近100%的码本利用率。
- Class-Wise Federated Averaging for Efficient Personalization
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cwFedAvg 将 FedAvg 从"按客户端聚合"扩展为"按类别聚合"，为每个类别创建专属全局模型，再根据各客户端的类别分布加权组合成个性化模型，配合权重分布正则化（WDR）增强类别分布与权重范数的关联，在保持 FedAvg 通信开销的同时显著提升非 IID 场景下的个性化性能。
- Cooperative Pseudo Labeling for Unsupervised Federated Classification
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FedCoPL 首次将无监督联邦学习扩展到分类任务，通过协作伪标签策略（全局分配伪标签确保类别平衡）和部分 prompt 聚合协议（仅聚合视觉 prompt、保留文本 prompt 本地化）有效应对 CLIP 固有偏差和标签偏移挑战。
- Federated Continual Instruction Tuning
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首次提出联邦持续指令微调（FCIT）基准，涵盖 2 种场景、4 种设置和 12 个数据集，并设计 DISCO 框架通过动态知识组织（DKO）和子空间选择性激活（SSA）有效解决数据异构性和灾难性遗忘。
- Federated Prompt-Tuning with Heterogeneous and Incomplete Multimodal Client Data
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提出 FED-PRIME，一个面向多模态数据模态缺失场景的联邦 Prompt-Tuning 框架，通过 inter-client 和 intra-client 两组 prompt 分别捕获跨客户端可对齐的缺失模式和客户端内特有的缺失模式，并通过聚类-对齐机制进行服务端聚合，在多种缺失数据设置下大幅超越现有基线。
- Learning Interpretable Queries for Explainable Image Classification with Information Pursuit
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在CLIP语义嵌入空间中将信息追踪（Information Pursuit）的查询字典参数化为可学习向量，通过交替优化算法学习任务充分的可解释查询字典，缩小了可解释分类器与黑盒分类器的性能差距。
- Memory-Efficient 4-bit Preconditioned Stochastic Optimization
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提出基于 Cholesky 分解 + 误差反馈的 4-bit 量化方案，将 Shampoo 优化器的预条件矩阵压缩至 4-bit 精度，在大幅降低 GPU 显存的同时保持与 32-bit Shampoo 接近的训练性能，并给出了光滑与非光滑两种场景下的收敛性证明。
- Zeroth-Order Fine-Tuning of LLMs in Random Subspaces
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提出 SubZero（random Subspace Zeroth-order），通过逐层低秩扰动在随机子空间中估计梯度，显著降低零阶优化的梯度方差和角度误差，以接近推理的内存开销实现 LLM 的高效微调。