FedU-Net：联邦学习 + BraTS 多模态脑肿瘤分割
文章目录
- FedU-Net：联邦学习 + BraTS 多模态脑肿瘤分割
- 一、任务
- 二、环境
- 三、数据 (BraTS 2021)
- 3.1 结构
- 3.2 预处理
- 3.3 Dataset
- 四、模型 (U-Net)
- 五、训练
- 5.1 损失
- 5.2 单机验证
- 5.3 联邦学习 (Flower)
- 六、结果
- 七、扩展
- 7.1 差异隐私 (Opacus)
- 7.2 体积估算
- 7.3 不确定性 (MC Dropout)
- 八、调试
- 九、总结
- 代码链接与详细流程
购买即可解锁1000+YOLO优化文章，并且还有海量深度学习复现项目，价格仅需两杯奶茶的钱，每日更新
FedU-Net：联邦学习 + BraTS 多模态脑肿瘤分割
一、任务
Client 1 (医院 A) Client 2 (医院 B) ... Client N (医院 N) ↓ ↓ ↓ BraTS 数据 BraTS 数据 BraTS 数据 ↓ ↓ ↓ 本地 U-Net 本地 U-Net 本地 U-Net ↓ ↓ ↓ 本地训练 5 epoch 本地训练 5 epoch 本地训练 5 epoch ↓ ↓ ↓ 上传权重 (Flower) ─→ Server 聚合 (FedAvg) ─→ 下发全局权重 ↓ ↓