FedAdagrad

联邦学习策略在临床死亡率预测方面进行比较

研究人员使用 MIMIC-IV 数据集对几种用于预测院内死亡率的联邦学习策略进行了基准测试。研究发现，FedProx 在 AUC-ROC 和 AUC-PR 方面表现最佳，优于 FedAvg 和 FedAdagrad 等其他策略。然而，没有一种策略在所有指标上都占主导地位，并且集中式基线模型仍然取得了优越的性能。研究还强调，全局模型不能平等地服务于所有个体护理单元，这表明在联邦学习应用中需要关注客户特定的异构性。