摘要 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2103.06030.pdf 联邦学习使分布式医疗机构可 以共同学习具有隐私保护功能的共享预测模型。在进行临床部署时，如果将联合学习中训练的模型应用于联盟外部完全看不见的医院，仍然会遭受性能下降的困扰。在本文中，我们指出并解决了联邦域泛化（FedDG）的一种新的问题设置，其目的是从多个分布式源域中学习联邦模型，使其可以直接推广到看不见的目...

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