Саша рассмотрел в проекте методы распределенной оптимизации. В рассмотренном проекте это особенно актуально, так как томографические снимки представляют собой огромные массивы данных, доступных на разных машинах. Как аггрегировать данные с разных машин, не передавая их всем подряд? Делать градиентные шаги на местах, посылать апдейты в центр и грамотно взвешивать. Federated learning во всей красе с честными симуляциями.