Distribution-Aware Federated Learning for Diabetes Prediction Using Tabular Clinical Data Under Non-IID and Class-Imbalanced Settings
تقترح هذه الورقة البحثية التعلم الاتحادي المدرك للتوزيع (DA-FL)، وهو إطار عمل مبتكر يجمع بين عوامل تضخيم الفئات الأقلية الخاصة بكل عميل وبين الخسارة الموزونة بالفئات للتخفيف بفعالية من تحديات عدم استقلالية التوزيع وعدم توازن الفئات في التنبؤ بمرض السكري، متفوقاً بشكل كبير على الطرق التقليدية مثل (FedAvg) من حيث الدقة والاستقرار على مجموعة بيانات (CDC BRFSS 2021).