智能手机上基于 Reddit 帖子检测抑郁的设备端联邦学习

深度学习模型用于抑郁检测已在以往研究中得到广泛探索，尤其是由于社交媒体帖子提供的大量数据。这些帖子提供了关于个人心理健康状况的宝贵信息，可用于训练模型并识别数据中的模式。然而，分布式学习方法在该领域尚未得到广泛探索。本研究采用联邦学习（FL）在智能手机上进行去中心化训练，同时保护用户数据隐私。我们在 Reddit 帖子上训练三个神经网络架构——GRU、RNN 和 LSTM，以检测抑郁迹象，并在异构 FL 设置下评估其性能。为优化训练过程，我们在所有客户端设备上采用统一的分词器，从而降低计算负载。此外，我们分析了在智能手机上资源消耗和通信成本，以评估其在真实世界 FL 环境中的影响。我们的实验结果表明，联邦模型的性能可与集中式模型相当。这一研究突显了 FL 在边缘设备上进行去中心化心理健康预测的潜力，提供了一个安全且高效的模型训练过程。