一种联邦学习帕金森病诊断方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN119964777A

    公开(公告)日:2025-05-09

    申请号:CN202510050618.7

    申请日:2025-01-13

    Abstract: 本发明公开了一种联邦学习帕金森病诊断方法、装置、设备及介质,其中方法包括:初始化全局共享模型和本地个性化模型;进行联邦迭代训练,更新全局共享模型;客户端下载服务器端的共享全局模型,利用验证集评估本地个性化模型和全局共享模型的性能,并动态确定两者在帕金森病诊断中的最佳加权融合系数;客户端基于验证集确定的加权融合系数,在集成学习过程中融合本地个性化模型与共享模型;经过多轮训练和优化后,客户端将最终优化的共享模型提交至服务器端,由服务器端完成全局共享模型的更新,形成最终的帕金森病诊断联邦学习预测模型。本发明通过为客户端定制个性化的本地模型,而不是依赖单一全局共享模型,实现对异质性数据的更有效适配。

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