Apprendre l’invite globale dans l’espace tensoriel de faible rang pour l’apprentissage fédéré hétérogène

Contexte académique Avec la complexité croissante des modèles d’intelligence artificielle (IA) et les besoins accrus en matière de protection de la vie privée des données, l’apprentissage fédéré (Federated Learning, FL) est devenu un sujet de recherche important en tant que paradigme d’apprentissage automatique distribué. L’apprentissage fédéré per...

Apprentissage fédéré utilisant la projection de modèle pour le diagnostic de maladies multicentriques avec des données non-IID

Apprentissage fédéré utilisant la projection de modèle pour le diagnostic de maladies multicentriques avec des données non-IID

Diagnostic multi-centré des maladies via l’apprentissage fédéré avec projection de modèle Introduction Avec le développement rapide de la technologie d’imagerie médicale, les recherches basées sur les méthodes de diagnostic automatisé ont montré de bonnes performances sur des ensembles de données monocentriques. Cependant, ces méthodes ont souvent ...