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公开(公告)号：CN115985439A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202310013863.1
申请日：2023-01-05
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种基于去联邦学习的医疗数据共享系统及方法，涉及医疗共享数据领域。本发明是为了解决现有联邦学习方法还存在现有联邦学习无法有效解决持续学习面临的灾难性遗忘的问题，同时还存在移除医疗机构数据贡献会导致其他医疗机构客户端的性能降低的问题。本发明包括：利用医疗机构客户端从服务器获取初始模型；利用医疗机构客户端获取的医疗数据构建基于蒸馏的损失函数更新本地模型权重；将权重上传到服务器；聚合权重，将聚合的权重发送医疗机构客户端；判断医疗机构客户端是否退出，若医疗机构客户端没有退出则重新获取初始模型，若医疗机构客户端退出则恢复医疗机构客户端训练。本发明用于医疗数据的共享。
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