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检索条件"机构=PKUOCTA Laboratory for Blockchain and Privacy Computing"

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详细简洁

排序：

MH-pFLID: model heterogeneous personalized federated learning via injection and distillation for medical data analysis 24

MH-pFLID: model heterogeneous personalized federated learnin...

引用

Proceedings of the 41st International Conference on Machine Learning

作者： Luyuan Xie Manqing Lin Tianyu Luan Cong Li Yuejian Fang Qingni Shen Zhonghai Wu School of Software and Microelectronics and National Engineering Research Center for Software Engineering and PKUOCTA Laboratory for Blockchain and Privacy Computing Peking University Beijing China State University of New York at Buffalo NY

Federated learning is widely used in medical applications for training global models without needing local data access. However, varying computational capabilities and network architectures (system heterogeneity), across clients pose significant challenges in effectively aggregating information from non-independently and identically distributed (non-IID) data. Current federated learning methods using knowledge distillation require public datasets, raising privacy and data collection issues. Additionally, these datasets require additional local computing and storage resources, which is a burden for medical institutions with limited hardware conditions. In this paper, we introduce a novel federated learning paradigm, named Model Heterogeneous personalized Federated Learning via Injection and Distillation (MH-pFLID). Our framework leverages a lightweight messenger model that carries concentrated information to collect the information from each client. We also develop a set of receiver and transmitter modules to receive and send information from the messenger model, so that the information could be injected and distilled with efficiency. Our framework eliminates the need for public datasets and efficiently share information among clients. Our experiments on various medical tasks including image classification, image segmentation, and time-series classification, show MH-pFLID outperforms state-of-the-art methods in all these areas and has good generalizability.

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