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    ICML 2024 | MH-pFLID:通过注入和蒸馏的模型异构个性化联邦学习用于医疗数据分析

    今天为大家介绍的是来自Tianyu Luan团队的一篇论文。联邦学习广泛应用于医疗领域,用于在不需要访问本地数据的情况下训练全局模型。然而,由于客户间不同的计算能力和网络架构(系统异构性),从非独立同分布(non-IID)数据中有效聚合信息面临着重大挑战。当前使用知识蒸馏的联邦学习方法需要公共数据集,这会引发隐私和数据收集问题。此外,这些数据集需要额外的本地计算和存储资源,这对于硬件条件有限的医疗机构来说是一个负担。在本文中,作者引入了一种新颖的联邦学习范式,称为基于注入和蒸馏的模型异构个性化联邦学习(MH-pFLID)。作者的框架利用一个轻量级的信使模型来收集每个客户的信息。作者还开发了一套接收器和发射器模块,用于接收和发送来自信使模型的信息,以便高效地注入和蒸馏信息。作者的框架消除了对公共数据集的需求,并在客户之间高效地共享信息。作者在各种医学任务上的实验表明,MH-pFLID 在所有这些领域均优于现有的最先进方法,并具有良好的泛化能力。

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    Android开发笔记(五十一)通过Messenger实现进程间通信

    IPC是“Inter-Process Communication”的缩写,即进程间通信。Android为APP提供了多进程工作模式,这是因为多线程存在若干局限: 1、多线程共存于一个进程中,而该进程可用的内存容量是固定的,多线程不会拓展app可用的内存大小。所以如果app的性能瓶颈在内存,那么多线程并不能提高处理速度。 2、app在响应用户操作之外,还想完成某些系统管理的任务,比如说双守护进程防止被意外杀掉、比如说app集成第三方插件要定期推送消息,以及其他类似服务端系统管理的功能。 另外,进程间通信不局限于两个APP进程直接通信,也包括APP与系统进程通信,以及进程间通过文件、广播等手段间接通信。

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    微信推出“微信使用小助手”,中老年人也能轻松玩转微信

    微信推出“微信使用小助手”,中老年人也能轻松玩转微信 一直以来微信一直是年轻人的宠儿,但对一些上了年纪或者不怎么会玩手机的人一直是硬伤。有时候父母也想用微信和你聊聊天,但是你又不在身边没有人能手把手教会父母,不过有了“微信使用小助手”父母就像有了一本“微信说明书”,也可以轻松上手了。 📷 软件界面很简单暂时只有11篇说明,但是基本涵盖微信所有内容,后续会根据大家的反馈逐渐丰富教程内容,推出更多教程。每个说明又分为视频和步骤说明,通俗易懂,虽然不是手把手教学,但是却包含了每个步骤,确实很用心。 📷 因为是刚上

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