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点对点联邦学习中的持续学习:自动脑转移识别研究
本研究证明了持续学习可以提高数据有限的中心的脑转移识别性能,可以实现多中心协作的点对点联邦学习的可行性,共享中间模型而不是训练数据可以促进深度学习算法的多中心协作。
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2 years ago
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