[发明专利]一种基于DF的新冠肺炎联邦学习检测方法

权利要求书

1.一种基于DF(Dynamic Fusion)的新冠肺炎联邦学习检测方法，其特征在于，针对不同医院的数据，通过联邦学习可以在保证数据安全的前提下进行综合利用，并通过DF(Dynamic Fusion)和Waiting Time的设置节省通信开销，保证诊断可靠、高效等。包括以下步骤：

步骤(1)、中心节点初始化，创建一个Job任务，设定联邦学习融合次数以及默认Waiting Time；

步骤(2)、客户节点获取Job任务，获取网络结构模型；

步骤(3)、客户节点加载本节点数据开始训练，训练完指定数量的epoch后完成一轮训练，上传训练时间，中心节点接受到所有节点的训练时间后，更新Waiting Time；

步骤(4)、客户端以准确率为依据评估新模型的优劣，通知中心节点该模型是否需要上传中心节点进行模型融合；

步骤(5)、中心节点在收到第一个模型融合请求之后，开始等待Waiting Time长度的时间，在Waiting Time时间内发送模型上传融合请求的节点参与此次模型融合，并通知步骤(4)需要上传的客户节点上传本地模型；

步骤(6)、中心节点接收客户节点上传的本地模型，进行模型融合，生成新的全局模型；

步骤(7)、对于步骤(4)中发送融合请求的节点下发新的全局模型；

步骤(8)、重复执行步骤(3)到步骤(7)，直至融合次数达到中心节点设置的默认值。