כתבה
arXiv cs.AI ·
OCT-FedSIR: כלי חדש ללמידה פדרטיבית אמינה בעיקור
OCT-FedSIR: Toward Trustworthy Federated Ophthalmic Learning under Annotation Noise
כלי חדש ללמידה פדרטיבית בעיקור, המתמודד עם רעש באנוטציות
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.14734v1 Announce Type: cross Abstract: Federated learning enables collaborative model development without centralizing patient data, but annotation reliability at participating institutions cannot always be assumed. In ophthalmic imaging, differences in disease prevalence and class composition can resemble changes caused by corrupted supervision. We introduce OCT-FedSIR, a reliability-aware spectral framework for federated OCT classification under client-dependent annotation noise and heterogeneous data distributions. OCT-FedSIR combines class-balanced spectral estimation, Stage-I logit adjustment, complementary spectral descriptors, selective spectral relabeling, and noise-aware federated optimization. We evaluated the framework on the Kermany, University of Illinois Chicago, a
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית