个性化脑肿瘤分割中的联邦特异编码器和多模态锚点
我们提出了一种新的联邦多模态编码器和多模态锚点 (FedMEMA) 的联邦学习框架,可以同时解决两个并发问题,即跨模态异质性和个性化模型。
CreamFL是一个支持多模态联邦学习的框架,提高了全局模型的复杂度和数据容量。它使用公共数据集进行知识交流,并通过全局本地交叉模态集成策略来聚合客户端表示。在图像-文本检索和视觉问答任务上的测试结果表明,CreamFL比目前流行的联邦学习方法更好。
BriefGPT - AI 论文速递 -
我们提出了一种新的联邦多模态编码器和多模态锚点 (FedMEMA) 的联邦学习框架,可以同时解决两个并发问题,即跨模态异质性和个性化模型。
CreamFL是一个支持多模态联邦学习的框架,提高了全局模型的复杂度和数据容量。它使用公共数据集进行知识交流,并通过全局本地交叉模态集成策略来聚合客户端表示。在图像-文本检索和视觉问答任务上的测试结果表明,CreamFL比目前流行的联邦学习方法更好。
热榜 Top10
标签 Top100
全部ai 语言模型 神经网络 llm linux 开源 微软 .net python 数据集 人工智能 google 算法 apple 扩散模型 安全 机器学习 苹果 java 深度学习 android rust 建模 游戏 postgresql 漏洞 机器人 谷歌 ios windows mysql openai c# 大模型 spring 函数 api 开发者 gpt github 教程 chatgpt 数据库 microsoft windows 11 卷积 web nvidia mongodb 浏览器 iphone 强化学习 内存 docker cloud security 插件 sql 编码器 基准测试 wordpress 大语言模型 程序员 黑客 联邦学习 欧盟 总结 mac 入门 postgres 流量 无监督 点云 解决方案 generative ai sora c++ spring boot 一致性 工程师 重建 视图 swift pdf redis 网络安全 单片机 接口 硬件 visual studio 前端 源码 多智能体 git cve kubernetes 面试 cpu 容器 目标检测
赞助商
我也要赞助推荐或自荐