MultiFair提出双层级梯度调节的多模态公平医疗分类方法

针对多模态医疗模型中模态学习不均和人群表现不公平的问题，Md Zubair等人提出了MultiFair方法。 该方法通过双水平梯度调节，在数据模态和人群组级别动态调整训练梯度的优化方向和幅度，以缓解不公平现象。 作者在包含多样化人口属性及缺失模态设置的三个真实医疗数据集上验证了该模型的有效性，相关论文已被《IEEE生物医学成像汇刊》接收。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。