核心概念
データのプライバシーを尊重しながら、異なる場所で正確なAIモデルをトレーニングする方法を提供します。
統計資料
テストセットからリモートサイトへ適用した際に精度が低下したことが示唆されている(Table 1, row 2)。
FDMアプローチ後、リモートテストセット上で明らかな改善が見られた(Table 1, row 3)。
引述
"Rather than transferring actual data across sites, the trained model is shared, enabling the recipient site to produce synthetic data reflective of another site’s data distribution."
"Our approach not only aids in overcoming domain shift challenges but also contributes positively to model robustness and generalizability."