预训练域比训练目标更影响隐私医学影像
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预训练域比训练目标更影响隐私医学影像
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AI 综述
一项新研究比较了差分隐私医学影像分析中预训练域与训练目标的作用,结论是预训练域比训练目标更能决定隐私-效用权衡。研究在 591,884 张胸片、五个数据集上训练差分隐私胸片分类器,胸片监督预训练在 25 种数据集与隐私设置组合中的 24 种排名第一。 具体而言,胸片监督预训练的 AUC 在无隐私时领先自然图像监督预训练 2.6%,在最严格隐私预算下领先 15.3%;从该起点出发,改变领域带来的提升是改变目标的 2.2 至 3.7 倍。胸片隐私预训练在最严格预算下 AUC 下降约 5%,但仍优于三个无患者数据的起点。
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最新进展10月15日 12:00
预训练领域比训练目标更能决定差分隐私医学影像分析的隐私-效用权衡报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv cs.AI预训练领域比训练目标更能决定差分隐私医学影像分析的隐私-效用权衡
在 591,884 张胸片、五个数据集上训练的差分隐私胸片分类器显示,胸片监督预训练在 25 种数据集与隐私设置组合中的 24 种排名第一。其 AUC 在无隐私时领先自然图像监督预训练 2.6%,在最严格隐私预算下领先 15.3%;从该起点出发,改变领域带来的提升是改变目标的 2.2 至 3.7 倍。胸片隐私预训练在最严格预算下 AUC 下降约 5%,但仍优于三个无患者数据的起点。
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