探索联邦深度学习在放射治疗数据中规范命名约定
原文约400字，阅读约需1分钟。发表于：。这篇论文介绍了一种在分布式实时数据和联邦学习中实现标准化名词的方法，通过使用多模态深度人工神经网络从结构中提取的标签、视觉和体积特征来训练模型，结果表明融合多种模态的模型在训练过程中表现更好，相比于中央化设置中的模型具备相近的准确性，展示了联邦学习在处理标准化任务上的适用性，并强调在构建标准化模型时要谨慎考虑数据中心的样本数量和数据中心的数量。
联邦学习是一种有前途的研究范式，可以在各方之间进行机器学习模型的协作训练，而无需进行敏感信息交换。本研究回顾了应用于视觉识别的联邦学习，强调了架构设计选择在实现最佳性能方面的重要作用。实验证明了架构选择可以提高联邦学习系统的性能，尤其是在处理异构数据时。同时，研究了不同架构系列的视觉识别模型在联邦学习数据集上的性能，并分析了规范化层对联邦学习性能的影响。结果强调了架构设计在计算机视觉任务中的重要性，缩小了联邦学习和集中学习之间的性能差距。
