Компьютерные науки > Компютерное видение и распознавание моделей [представлено 26 октября 2026 года] Название: Оценка федеральных моделей зрения, языка и видения только для конфиденциальных моделей рака груди, которые могут быть представлены в виде PDF HTML (экспериментального) резюме: Искусственный интеллект (AI) показывает перспективы снимка молочной железы, однако ограниченные маркированные данные, фрагментация институциональных данных и соображения неприкосновенности частной жизни препятствуют централизованной подготовке. Мы исследуем систему обучения с учетом требований конфиденциальности, сочетающую предварительно подготовленные модели языка зрения (VLM) с дифференциальной неприкосновенностью на уровне клиентов. Мы сравниваем модели CLIP общего назначения, биомедицинский BiomedCLIPS и подготовленный VIT-B/16 базис ViteNet по двум общественным наборам изображений груди с дифференциальной конфиденциальностью и без нее. Мы также оцениваем CLIP VIT-B/16 абляцию, которая удаляет текстовый путь. Оценка включает в себя оценку на уровне пациентов ROC-AUC с 95% интервалами доверия, базовые сопоставления, пороговую чувствительность, межмодельное соглашение и расходы на связь. При федеративном обучении все пять моделей приводят к высокой обычной дискриминации по сравнению с другими видами практики (ROC-AUC: 0,940-0.990). Однако только год приобретения достигает 0,974 на одной и той же пробной перегородке, что вызывает обеспокоенность скорее по поводу смешения, чем подлинного…
Оценка моделей федерального видения, языка и зрения только для картирования рака груди с учетом конфиденциальности
arXiv: 261 0363379v1 Annuate Type: New Express: Искусственный интеллект (AI) показывает перспективы для получения изображений груди, но ограниченные пометенные данные, фрагментация институциональных данных и соображения конфиденциальности препятствуют централизованной подготовке. Мы исследуем систему обучения с учетом требований конфиденциальности, сочетающую предварительно подготовленные модели языка зрения (VLM) с дифференциальной неприкосновенностью на уровне клиентов. Мы сравниваем модели CLIP общего назначения, биомедицинский BiomedCLIPS и подготовленный VIT-B/16 базис ViteNet по двум общественным наборам изображений груди с дифференциальной конфиденциальностью и без нее. Мы также оцениваем CLIP VIT-B/16 абляцию, которая удаляет текстовый путь. Оценка включает в себя оценку на уровне пациентов ROC-AUC с 95% интервалами доверия, базовые сопоставления, пороговую чувствительность, межмодельное соглашение и расходы на связь. При федеративном обучении все пять моделей приводят к высокой обычной дискриминации по сравнению с другими видами практики (ROC-AUC: 0,940-0.990). Однако только год приобретения достигает 0,974 на одной и той же испытательной перегородке изюм