研究：数据量异构的联邦学习在神经影像任务上表现更优
原文标题：Data Amount Heterogeneity Improves Performance in Federated Learning for Neuroimaging
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论文将联邦学习应用于阿尔茨海默病结构 MRI 分类等神经影像任务，本地训练后加密上传参数并在同态加密下聚合。研究发现由一个大站点加多个小站点组成的异构联邦，比各站点数据量相同的同构联邦表现更好，尤其在低数据场景下，且接近集中式训练水平。大站点通常带来更快收敛与更高最终准确率，更利于利用小数据站点，契合 ENIGMA 等大型联盟的实际情况。
- 问题
- 联邦学习各站点数据量差异大，同构假设不符合真实联盟情况。
- 方法
- 本地训练后加密上传参数、同态加密下聚合，对比异构（一大站加多小站）与同构联邦的表现。
- 结果
- 异构联邦优于同构联邦，低数据场景尤明显，接近集中式训练；大站点带来更快收敛与更高最终准确率。
- 影响
- 为 ENIGMA 类医疗联盟的站点配置与协作策略提供实证依据。
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