arXiv ID:
2602.01633
arXiv 提交日期: 2026-02-02
基于自适应焦点损失的联邦视觉Transformer用于医学图像分类 / Federated Vision Transformer with Adaptive Focal Loss for Medical Image Classification
1️⃣ 一句话总结
这项研究提出了一种新的联邦学习方法,通过结合动态自适应焦点损失和客户端感知的聚合策略,有效解决了医学图像数据在隐私保护下的类别不平衡和客户端数据差异问题,从而提升了分类模型的性能。