一种基于联邦学习的疾病检测系统、方法、设备及介质

    公开(公告)号:CN117153373A

    公开(公告)日:2023-12-01

    申请号:CN202311116680.9

    申请日:2023-08-31

    Abstract: 本申请公开了一种基于联邦学习的疾病检测系统、方法、设备及存储介质,涉及模型训练领域,包括:第一参数发送模块,用于将初始疾病检测模型的模型结构和第一模型参数发送至若干客户端;模型融合模块,用于接收客户端发送的第二模型参数,并基于接收到的第二模型参数进行模型融合,以确定第三模型参数;第二参数发送模块,用于将第三模型参数发送至客户端,以便客户端利用基于第三模型参数构建的目标疾病检测模型进行疾病检测。通过联邦学习,不同中心的数据可以在保护隐私的前提下进行模型训练,同时利用模型融合可以减少模型聚合的性能损失,提高模型聚合效率,增强模型的鲁棒性和泛化性能。

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