Ruipeng Zhang

FedGELAは、部分的にクラスが異なるデータを持つフェデレーテッドラーニングの課題に取り組んでるよ。

この記事では、より良いモデル適応のためのドメインインスパイアシャープネスアウェアミニマイゼーションについて話してるよ。

FedMRは部分クラスデータを使ったフェデレーテッドラーニングの課題に取り組み、モデルのパフォーマンスを向上させる。

グローバルな課題が乳房密度分類のためのフェデレーテッドラーニングを強調してる。