arXiv 隐私论文· Alexandre G. Leclercq·· 17 小时前AI 评分38
PAFP：面向混合偏斜医疗影像分类的联邦迁移学习框架
Federated Transfer Learning for Medical Image Classification under Mixed Skew
AI 导读
针对多中心医疗数据中特征、标签、概念与数量偏斜并存的混合偏斜问题，研究者提出基于预训练骨干的个性化联邦学习框架 PAFP，在微调模块前插入客户端专属特征对齐模块，将隐藏特征分布对齐到服务器聚合目标。在 FedISIC 基准上，PAFP 取得最高未加权平衡准确率，并将客户端间性能方差较最强基线降低约六倍。
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