[發明專利]一種基于DF的新冠肺炎聯邦學習檢測方法

在審

• 申請號: 202011082180.4
• 申請日: 2020-10-12
• 公開（公告）號: CN112216401A
• 公開（公告）日: 2021-01-12
• 發明（設計）人: 王志鵬;張衛山;周韜
• 申請（專利權）人: 中國石油大學（華東）
• 主分類號: G16H50/80
• 分類號: G16H50/80;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于DF(Dynamic Fusion)的新冠肺炎聯邦學習檢測方法，其特征在于，針對不同醫院的數據，通過聯邦學習可以在保證數據安全的前提下進行綜合利用，并通過DF(Dynamic Fusion)和Waiting Time的設置節省通信開銷，保證診斷可靠、高效等。包括以下步驟：

步驟(1)、中心節點初始化，創建一個Job任務，設定聯邦學習融合次數以及默認Waiting Time；

步驟(2)、客戶節點獲取Job任務，獲取網絡結構模型；

步驟(3)、客戶節點加載本節點數據開始訓練，訓練完指定數量的epoch后完成一輪訓練，上傳訓練時間，中心節點接受到所有節點的訓練時間后，更新Waiting Time；

步驟(4)、客戶端以準確率為依據評估新模型的優劣，通知中心節點該模型是否需要上傳中心節點進行模型融合；

步驟(5)、中心節點在收到第一個模型融合請求之后，開始等待Waiting Time長度的時間，在Waiting Time時間內發送模型上傳融合請求的節點參與此次模型融合，并通知步驟(4)需要上傳的客戶節點上傳本地模型；

步驟(6)、中心節點接收客戶節點上傳的本地模型，進行模型融合，生成新的全局模型；

步驟(7)、對于步驟(4)中發送融合請求的節點下發新的全局模型；

步驟(8)、重復執行步驟(3)到步驟(7)，直至融合次數達到中心節點設置的默認值。