arXiv 机器学习· David Due\~nas Gaviria, Shadi Albarqouni·· 2 天前AI 评分34
FIDAL：面向真实分布偏移的多样性感知联邦主动学习
FIDAL: Diversity-Aware Federated Active Learning Under Real-World Distribution Shifts
AI 导读
研究人员提出开放集联邦主动学习框架 FIDAL，结合全局-局部证据不确定性、支持集多样性加权与自适应 OOD 拒绝机制，无需手动调参即可排除无关离群样本。在三个多中心医学影像基准测试中，FIDAL 平衡准确率最高提升约 12 个百分点，相同预算下对 OOD 样本标注消耗减少至少 1.3 倍，在乳腺摄影任务中节省 7-29 小时专家阅片时间。
来源：arXiv 机器学习 · arxiv.org