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基于提示的个性化联邦学习用于医学视觉问答
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
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提出了一种基于提示的个性化联邦学习（pFL）方法。
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该方法旨在解决医学视觉问答中的数据异质性和隐私问题。
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将不同器官的医学数据集视为客户，为每个客户训练个性化的基于Transformer的VQA模型。
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引入小的可学习参数提示，降低客户间通信的计算复杂性。
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增加了可靠性参数，以防止低性能和不相关客户的负面影响。
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对各种异构医学数据集进行了广泛评估，证明了方法的有效性。
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