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#205
summarized by : Tong Zheng
どんな論文か？
Federated learning。医用画像処理においては、各病院の医用画像データを外に漏れることはいけないので、各病院ごとに自分のデータで自分用の医用画像処理の機械学習モデルを学習のが一般的なやり方。しかし汎用性の高いモデルを求めるためには、各病院学習したモデルをサーバーにあるモデルに統合することが必要。この学習ー統合の流れはFederated learningと呼ぶ。
新規性
AutoMLをFederated learningに適用。具体的には
１．各病院でモデル学習。
２．モデルをサーバーにアップロードし、Reinforcemrnt learningで学習率を計算しモデル重みを更新。
３．更新したモデル各病院に返す。各病院で損失を計算しサーバーにアップロード。
４．以上を繰り返す。
結果
CIFAR-10 datasetとCOVID-19 DATASETでSOTA。
その他（なぜ通ったか？等）
AutoMLをFederated learningへの応用はかなり数少ない。
https://nvidia.github.io/NVFlare/research/auto-fed-rl
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