通过点变换器与联邦学习方法对多地点HER2状态进行预测，提出了动态标签分布策略和辅助分类器，建立可初始化的模型和减轻不同地点标签分布的变化。实验证明，在4个地点的2687个WSIs上实现了最先进的性能，并且模型可以泛化到两个未见过的地点，共229个WSIs。