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摘要：在医学诊断领域实施机器学习算法的趋势是必要且有意义的。然而，数据隐私已成为应用中的一大问题。本文使用联邦学习（FL）架构来处理隐私问题，并找到提高模型性能的方法。该研究结合 FedAvg FL 算法和 CNN 模型 EfficientNet 在脑肿瘤分类（MRI）数据集上训练模型。在实施算法之前，该研究对数据进行了一些预处理。然后，该研究使用 EfficientNet 进一步处理和识别图像，并使用 FedAvg 对客户端训练的模型进行加权平均。此外，该研究探索了优化器和损失函数，选择了更适合此任务的 AdamW 和交叉熵损失。最后，该研究深入了参数调整工作，绘制了一些曲线和表格来可视化结果。经过参数调整后，本文发现测试准确率高达 81.218%，所有客户端的平均训练准确率高达近 99%。另外，本文还讨论了不同CNN模型的实现条件，分析了它们在医学诊断领域的优缺点，为网络模型和算法的结合提供了一些思路。
基于联邦学习的 EfficientNet 在脑肿瘤分类中的应用
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