基于提示的个性化联邦学习用于医学视觉问答

BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-02-15T00:00:00Z

本文提出了一种基于提示的个性化联邦学习（pFL）方法，用于解决医学视觉问答中的数据异质性和隐私问题。通过将不同器官的医学数据集视为客户，并使用pFL为每个客户训练个性化的基于Transformer的VQA模型。此方法通过引入小的可学习参数提示，解决了以前pFL方法中客户间通信的高计算复杂性。同时，还引入了一个可靠性参数，以防止低性能和不相关客户的负面影响。对各种异构医学数据集进行了广泛评估，证明了该方法的有效性。