基于VAE医疗保健联邦学习框架的确定方法
授权
摘要
本发明公开了基于VAE医疗保健联邦学习框架的确定方法,涉及计算机科学、机器学习以及联邦学习技术领域,解决基于联邦学习的医疗保健领域的三个挑战,第一,数据分布非IID导致的最终模型性能降低以及收敛速度慢的问题。第二,医疗数据的正负样本分布不均衡导致的模型偏差较大的问题。第三,联邦学习下所消耗的通信带宽过大导致的难以实际部署的问题。我们先在联邦学习框架下训练两个轻量级的VAE,然后将训练好的VAE分发给所有的节点用于更新自己的本地数据,而更新后的本地数据具有的特点就是数据都是低维且分布具有相似性并且类别是均衡的。最后再利用这样的数据对异常检测模型进行训练。
基本信息
专利标题 :
基于VAE医疗保健联邦学习框架的确定方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN113792856A
申请号 :
CN202111058809.6
公开(公告)日 :
2021-12-14
申请日 :
2021-09-09
授权号 :
CN113792856B
授权日 :
2022-06-10
发明人 :
杨浩淼葛孟雨金禹樵张益李佳晟王宇卢锐恒汤殿华李宇博李发根
申请人 :
电子科技大学
申请人地址 :
四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号
代理机构 :
成都弘毅天承知识产权代理有限公司
代理人 :
朱丹
优先权 :
CN202111058809.6
主分类号 :
G06N3/04
IPC分类号 :
G06N3/04 G06N3/08 G06N20/00 G16H50/70
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N3/00
基于生物学模型的计算机系统
G06N3/02
采用神经网络模型
G06N3/04
体系结构,例如,互连拓扑
法律状态
2022-06-10 :
授权
2021-12-31 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 3/04
申请日 : 20210909
申请日 : 20210909
2021-12-14 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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