arXiv 隐私论文· Ankita Das·· 4 天前AI 评分22
FedSSMCoOp：面向少样本分类的轻量级联邦提示学习 SSM 编码器
FedSSMCoOp: SSM Encoders for light-weight Federated Prompt Learning for Few-shot Classification
AI 导读
FedSSMCoOp 是一个联邦少样本图像分类框架，用基于 SSM 的 Vision Mamba 与 Cross Mamba 模块，在联邦场景下只优化 soft-prompt 和 communication-prompt 更新，从而无需外部大语言模型做特征对齐。该框架在多个生物医学图像数据集上训练评估，性能相对基线稳定，平均轻量 1.96 倍。
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