基于大脑风暴优化的群体学习用于糖尿病视网膜病变图像分类
原文中文,约200字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究将脑风暴优化算法集成到蜂群学习框架中,名为 BSO-SL。该方法在医疗领域中应用深度学习技术,通过蜂群学习实现医疗图像分类任务的隐私保护及模型效果的提升。实验证明了该方法的有效性。
本文介绍了一种面向医学应用的无中心服务器的联邦学习框架BrainTorrent,通过共享模型参数实现医疗机构间的协同训练,保护患者隐私。研究表明,BrainTorrent在性能上超过传统的基于服务器的方法,且接近于基于汇总数据训练的模型性能。