本論文は、連邦学習(FL)環境における医療データの異質性に関する数学的定式化とタクソノミーを提示しています。特に、医療データに特有の課題に焦点を当てています。
具体的には以下の点について検討しています:
研究では、公開されている脳卒中予測データセットを用いて、7つの一般的なFLアルゴリズムの性能を、異質性の異なるシナリオで比較・分析しています。結果から、異質性の種類に応じて適切なアルゴリズムを選択する指針を示しています。
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Wichtige Erkenntnisse aus
by Usevalad Mil... um arxiv.org 04-30-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.18519.pdfTiefere Fragen