arXiv Artificial Intelligence· Soroosh Tayebi Arasteh, Mina Farajiamiri, Mahshad Lotfinia, Behrus Hinrichs-Puladi, Jonas Bienzeisler, Mohamed Alhaskir, Mirabela Rusu, Christiane Kuhl, Sven Nebelung, Daniel Truhn·· 19 小时前AI 评分22
胸部X光预训练域比训练目标更决定差分隐私医学影像分析的隐私-效用权衡
The pretraining domain outweighs the training objective in setting the privacy-utility trade-off of differentially private medical image analysis
AI 导读
在591,884张胸部X光片、五个数据集上训练差分隐私分类器，胸部X光监督预训练在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%；更换预训练域带来的提升是更换训练目标的2.2至3.7倍。胸部X光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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