arXiv · Machine Learning· Rafael Garcia-Dias, Alexandre Triay Bagur, Chayanin Tangwiriyasakul, Virginia Fernandez, Parhom Esmaeili, Piyalitt Ittichaiwong, Yang Li, Lawrence Adams, Wason Buncharoen, Martin Chapman, Benjamaporn Chayanond, Sadthavud Chunrod, Tanawat Fongsri, Kass Gibson, Supat Plungprasertkul, Supawit Tangpanithandee, Kanyakorn Veerakanjana, Vicky Goh, Michela Antonelli, Joe Zhang, Kongkiat Kespechara, Sebastien Ourselin, M. Jorge Cardoso·· 7 小时前AI 评分22
FLIP：让跨洲联邦学习可复现的多应用平台研究
Making Cross-Continental Federated Learning Repeatable with FLIP: a Multi-Application Study
AI 导读
FLIP（Federated Learning Interoperability Platform）是一个开源多应用平台，通过可组合服务实现联邦学习的训练与评估可复现。研究在英国和泰国两个客户端节点上对合成胸部X光队列进行了联邦微调与联邦评估两个用例验证，证明此类平台能支持国际联邦学习协作并提升可复现性、可审计性和站点治理。论文同时对现有平台做了全面比较，帮助研究者和运维人员选型。
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