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选择之前三思：领域转换中的医学图像分析联邦证据主动学习
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内容提要
本研究介绍了一种名为FEAL的新方法，通过医疗领域多个机构之间的协作学习实现数据无需集中的目标。FEAL利用Dirichlet先验分布捕获不确定性，并使用多样性放松策略减少数据冗余。实验证明FEAL在联合主动学习框架下优于现有方法。
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关键要点
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本研究介绍了一种名为FEAL的新方法，通过医疗领域多个机构之间的协作学习实现数据无需集中的目标。
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FEAL利用Dirichlet先验分布捕获不确定性，并使用多样性放松策略减少数据冗余。
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本研究首次评估来自不同领域的本地数据的信息量。
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FEAL在联合主动学习框架下优于现有方法，具有更好的特点和效率。
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