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公开(公告)号：CN119724457A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411750631.5
申请日：2024-12-02
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G16H10/60 , G06N20/20 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06T1/00
Abstract: 本发明提供了一种基于水印嵌入的医疗系统联邦学习方法，本发明的技术方案通过对医疗系统中各个客户端进行预设轮次的第一阶段训练以获得每个客户端的水印深度并基于每个客户端的水印深度评估每个客户端对水印任务的适配能力，基于每个客户端的水印深度重新配置自身的主任务与水印任务的比重并依此调整自身预设的损失函数，最后基于每个客户端调整后的损失函数对进行多轮联邦训练以使每个客户端获得一个嵌入水印的医疗任务模型，较现有水印嵌入技术，本发明通过医疗系统模型中的中心服务器与客户端协作实现水印嵌入，同时，基于每个客户端的水印任务适配能力调整每个客户端的水印任务与主任务的比重，提高水印任务性能的同时确保主任务的精度。
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