LF2L: Fusión de Pérdidas Horizontal en Aprendizaje Federado a través de Espacios de Características Heterogéneos Utilizando Efectivamente Conjuntos de Datos Externos: Un Estudio de Caso en la Predicción de Cáncer Primario Secundario
Este estudio investiga la fusión de pérdidas horizontal en aprendizaje federado utilizando datos externos para predecir el cáncer primario y secundario, a través de espacios de características heterogéneos.