Fed-Equilibrium 框架平衡临床联邦学习公平与效率
原文标题：Fed-Equilibrium Framework for Topological Pareto Control in Robust and Fair Clinical Federated Learning
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联邦学习在多中心临床网络中面临「知识主导」问题，即数据量大的中心压制少数社区节点，将其独特临床模式视为异常。作者提出 Fed-Equilibrium 框架，通过两阶段梯度控制级联实现从简单防御到拓扑均衡的范式升级：第一阶段用余弦相似度漏斗过滤恶意噪声，第二阶段通过识别最优帕累托拐点主动调节贡献。在整合加拿大与美国注册库的双国模拟中，占比不足 3% 的少数节点实现了与数据丰富中心相当的深度收敛。
- 问题
- 联邦学习中大数据中心压制少数社区节点，其独特临床模式被当作异常。
- 方法
- 两阶段梯度控制：余弦相似度漏斗过滤恶意噪声，再按帕累托拐点主动调节各节点贡献。
- 结果
- 双国模拟中占比不足3%的少数节点实现与数据丰富中心相当的深度收敛。
- 影响
- 多中心临床联邦学习可在防攻击的同时保留少数群体信号，避免模型只服务大机构。
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Fed-Equilibrium 让占比不足 3% 的少数节点达到与数据丰富中心相当的收敛。
- •针对临床联邦学习的「知识主导」：数据量大的中心压制少数社区节点的独特临床模式
- •两阶段梯度控制：先用余弦相似度漏斗过滤恶意噪声，再按帕累托拐点调节贡献
- •在加拿大 CNODES 与美国 SyntheticMass 的双国模拟中验证
- •占比不足 3% 的美国少数节点实现与加拿大中心相当的深度收敛
为什么重要：多中心医疗数据天然不均衡，该框架试图同时兼顾抗攻击与少数群体公平，对临床联邦学习部署方有参考意义。
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