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1. Could the authors clarify how this data-depende...

作成日: 2026年7月28日

使用モデル GPT-5.6 Thinking by Chat01

質問

  1. Could the authors clarify how this data-dependent adaptive noise schedule is incorporated into the formal DP
    accounting?
  2. The paper explains why high-Fisher clients should receive larger aggregation weights. Is there any evidence
    that Fisher trace correlates with global utility rather than local distribution bias?3. The experimental comparison should include stronger and more directly related baselines, such as adaptive
    DP-FL, client-level DP-FL, adaptive clipping, and other importance-aware noise scheduling methods.
  3. On CIFAR-10, several baselines are close to random guessing, and FedNoise only reaches around 18%–19% in
    the main comparison. Could the authors explain why the overall performance is so low?
  4. Could the authors provide separate ablations for Fisher scheduling, Fisher aggregation, diffusion noise,
    denoiser, SVD smoothing, and the power-law schedule parameters?翻译成中文，并尝试着回答

思考

Worked for 6s

回答

下面是中文翻译，以及在未看到论文全文、隐私预算和实验配置的情况下，可供作者回复审稿人的参考答复。

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审稿意见翻译及参考回复

1. 数据依赖的自适应噪声调度如何纳入正式的差分隐私核算？

审稿意见翻译：
作者能否进一步说明，这种依赖数据的自适应噪声调度是如何被纳入正式的差分隐私核算中的？

参考回复：
感谢审稿人的重要意见。我们同意，若噪声尺度直接根据私有训练数据动态确定，就不能简单地将其视为预先固定的噪声序列，因为噪声调度本身可能泄露数据相关信息。

在修订稿中，我们将明确区分以下几种情况：

  1. 如果噪声调度仅依赖公开信息、预先设定的训练轮数、公开验证集或与私有数据无关的统计量，则其不额外消耗隐私预算，可以直接在每轮使用对应的噪声倍率进行隐私核算。
  2. 如果调度依据客户端私有数据计算，例如依据本地 Fisher 信息调整噪声，则需要对该统计量本身进行隐私保护。具体而言，可以先对 Fisher 统计量进行裁剪，再加入噪声，并将该步骤产生的隐私损失与模型更新的隐私损失进行组合。
  3. 另一种可行方式是仅使用此前已经差分隐私化的输出决定后续噪声尺度。根据差分隐私的后处理性质，这种调度决策不会产生额外的隐私损失，但每轮实际使用的噪声倍率仍需要被纳入整体隐私会计。

因此，在第 tt 轮中，隐私会计应使用该轮实际的采样率 qtq_t、裁剪阈值 CtC_t 和噪声倍率 σt\sigma_t，计算对应的 Rényi DP 或其他隐私损失，并在所有通信轮次上进行组合，最终转换为 (ε,δ)(\varepsilon,\delta)-DP。

我们将在论文中补充完整的算法描述和隐私定理，明确自适应统计量是否经过私有化、其敏感度界限、所消耗的额外隐私预算，以及所有训练轮次的组合方式。若当前实现中的 Fisher 调度直接使用了未经保护的私有统计量，则原有隐私声明需要相应修正；我们将对此进行澄清，并提供严格满足差分隐私要求的版本。

2. Fisher trace 是否反映全局效用，而不是客户端本地分布偏差？

审稿意见翻译：
论文解释了为什么具有较高 Fisher 信息的客户端应获得更大的聚合权重。但是否有证据表明，Fisher trace 与全局模型效用相关，而不是仅仅反映客户端本地数据分布的偏差？

参考回复：
感谢审稿人指出这一关键问题。较高的 Fisher trace 表明模型参数对某个客户端数据的损失更加敏感，但这并不必然意味着该客户端的更新对全局目标更有价值。它也可能由标签不平衡、分布偏移、困难样本、异常样本或较高的局部梯度方差引起。

为了验证 Fisher trace 衡量的是全局效用，而非单纯的本地分布偏差，我们将在修订稿中增加以下分析：

  1. 计算每个客户端的 Fisher trace 与其更新所带来的全局验证损失下降或全局测试准确率提升之间的相关性。
  2. 比较 Fisher trace 与客户端更新和全局梯度方向之间的余弦相似度。
  3. 在控制客户端样本量、标签熵、类别偏斜程度和本地损失等因素后，进行偏相关或回归分析。
  4. 对 Fisher 权重进行随机打乱，检验性能提升是否确实来自 Fisher 信息，而不是权重分布本身。
  5. 比较仅使用客户端样本量、本地损失、梯度范数或更新范数进行加权的替代方法。
  6. 分别在 IID、轻度非 IID 和高度非 IID 设置下报告结果，以观察 Fisher 加权是否会过度偏向分布异常的客户端。

我们也会调整论文中的表述，不再将“高 Fisher trace”等同于“高全局重要性”。更准确地说，Fisher trace 是一种局部敏感性或信息量的代理指标，其是否能够反映全局效用需要通过上述实验进行验证。

如果实验发现 Fisher trace 与全局效用的相关性较弱，或者主要与分布偏差相关，我们将限制相关结论，并考虑将 Fisher trace 与更新方向一致性、客户端样本量或全局验证效用结合，而不是单独用于聚合加权。

3. 需要加入更强、相关性更高的基线方法

审稿意见翻译：
实验比较应当加入更强且与本文更直接相关的基线，例如自适应 DP-FL、客户端级 DP-FL、自适应裁剪方法，以及其他基于重要性感知的噪声调度方法。

参考回复：
感谢审稿人的建议。我们同意，当前基线不足以全面区分性能提升究竟来自自适应噪声、客户端级隐私机制、Fisher 加权，还是其他训练技巧。

在修订稿中，我们将补充以下几类基线：

  1. 标准客户端级差分隐私联邦学习方法，采用统一裁剪和固定噪声。
  2. 使用动态或自适应裁剪阈值的 DP-FL 方法。
  3. 随训练轮次变化的噪声衰减或自适应噪声调度方法。
  4. 根据客户端更新范数、损失、梯度方差或其他重要性指标分配噪声或聚合权重的方法。
  5. 仅使用 Fisher 聚合、但不采用 Fisher 噪声调度的方法。
  6. 仅采用自适应噪声、但保持标准 FedAvg 聚合的方法。
  7. 非私有 FedAvg 和相同训练配置下的固定噪声 DP-FL，分别作为性能上界和直接对照。

为保证公平性，所有方法将使用相同的数据划分、模型结构、客户端采样率、总通信轮数和目标隐私预算。我们还将尽可能统一裁剪方式和隐私会计方法，并同时报告最终准确率、收敛速度、通信成本及实际的 (ε,δ)(\varepsilon,\delta) 隐私保证。

这些新增对比将帮助说明 FedNoise 的性能提升是否来自其核心机制，而非基线选择较弱或实验配置不一致。

4. CIFAR-10 上整体性能为什么如此低？

审稿意见翻译：
在 CIFAR-10 上，多个基线方法的表现接近随机猜测，而 FedNoise 在主要对比实验中也只有约 18%–19% 的准确率。作者能否解释为什么整体性能如此低？

参考回复：
感谢审稿人的关注。我们同意，CIFAR-10 的随机猜测准确率约为 10%，而 18%–19% 的结果仍然较低，因此需要更充分地解释实验难度，并排除实现或超参数设置不合理的可能性。

该现象可能由以下因素共同导致：

  1. 实验采用了严格的客户端级差分隐私。与样本级 DP 相比，客户端级 DP 需要隐藏整个客户端是否参与训练，通常需要更强的裁剪和噪声。
  2. 数据划分具有较强的非 IID 性，每个客户端可能仅包含少数类别，使局部更新方向之间存在明显冲突。
  3. 每轮参与的客户端数量较少，导致有效采样噪声和隐私噪声同时增大。
  4. 隐私预算较小或训练轮数较多，使每轮必须加入较强噪声。
  5. 固定裁剪阈值可能导致大量客户端更新被严重截断。
  6. CIFAR-10 使用的模型容量、预处理方式或训练轮数可能不足以支持在高噪声环境下稳定收敛。
  7. 扩散噪声和去噪模块可能尚未针对图像分类更新的分布进行充分调参。

在修订稿中，我们将增加以下诊断实验：

  • 报告完全相同设置下的非私有 FedAvg 结果。
  • 报告仅裁剪但不加噪声的结果。
  • 报告不同隐私预算、噪声倍率和裁剪阈值下的性能。
  • 报告 IID 与不同程度非 IID 划分下的结果。
  • 展示训练损失、测试准确率、更新范数和裁剪比例随训练轮数的变化。
  • 检查去噪器是否真正提升了更新信噪比。
  • 增加多个随机种子的均值和标准差。

若非私有基线本身也明显低于通常水平，则说明问题可能来自数据处理、模型结构或训练配置，而不是差分隐私机制。我们将重新检查实现并修正相关设置。若低性能主要由极严格的客户端级隐私和高度非 IID 场景造成，我们会在论文中明确说明这一点，并增加较宽松隐私预算下的结果，以展示方法在不同隐私—效用权衡区域中的表现。

5. 需要分别消融各个模块和调度参数

审稿意见翻译：
作者能否分别对 Fisher 调度、Fisher 聚合、扩散噪声、去噪器、SVD 平滑，以及幂律调度参数进行独立的消融实验？

参考回复：
感谢审稿人的建议。我们同意，当前实验尚不足以区分各个模块的独立贡献。修订稿中将加入逐项消融和组合消融实验。

我们计划设置以下实验版本：

  • 标准固定噪声 DP-FedAvg。
  • 仅加入 Fisher 噪声调度。
  • 仅加入 Fisher 聚合。
  • 同时使用 Fisher 调度和 Fisher 聚合。
  • 使用普通高斯噪声，不使用扩散噪声机制。
  • 使用扩散噪声，但移除去噪器。
  • 使用扩散噪声和去噪器，但移除 SVD 平滑。
  • 完整 FedNoise 方法。
  • 用随机客户端分数替代 Fisher 分数，作为负对照。
  • 用更新范数或本地损失替代 Fisher trace，作为代理指标对照。

对于幂律调度，可将噪声尺度表示为类似

σt=σmin⁡+(σmax⁡−σmin⁡)(1−tT)p,\sigma_t=\sigma_{\min} +(\sigma_{\max}-\sigma_{\min}) \left(1-\frac{t}{T}\right)^p ,

其中 pp 控制噪声随训练过程变化的速度。我们将分别改变 pp、σmin⁡\sigma_{\min}、σmax⁡\sigma_{\max} 以及调度起止轮次，并报告其对最终准确率、收敛速度和隐私预算的影响。

此外，由于不同噪声调度可能产生不同的总隐私损失，参数敏感性实验应在两种条件下分别进行：

  1. 固定调度参数，报告其实际隐私预算；
  2. 固定最终的 (ε,δ)(\varepsilon,\delta)，重新调整每轮噪声，使不同调度在相同隐私预算下公平比较。

我们将在多个数据集和不同非 IID 程度下报告消融结果，并提供均值、标准差和必要的显著性分析。这样可以更清楚地判断性能提升主要来自 Fisher 信息、自适应噪声、去噪机制，还是不同模块之间的组合效应。 :::

其中第一个问题最关键：**如果噪声调度直接依赖未经差分隐私保护的 Fisher 统计量，那么仅对最终模型更新进行 DP 会计通常是不充分的。**正式回复时应根据论文的真实实现，明确 Fisher 值是公开计算、私有化计算，还是仅由先前的 DP 输出推导，不能笼统地用“后处理性质”解释所有数据依赖的调度。

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