[发明专利]一种基于医疗健康数据安全的反向传播神经网络训练方法在审
| 申请号： | 201910535719.8 | 申请日： | 2019-06-20 |
| 公开（公告）号： | CN110263919A | 公开（公告）日： | 2019-09-20 |
| 发明（设计）人： | 闾海荣;周荣辰 | 申请（专利权）人： | 福州数据技术研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06F21/60 |
| 代理公司： | 福州君诚知识产权代理有限公司 35211 | 代理人： | 戴雨君 |
| 地址： | 350000 福建省福州市*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于医疗健康数据安全的反向传播神经网络训练方法，正向传播和反向传播两个阶段分离，在不同的设备上由两方分别负责：正向传播过程由医疗健康数据提供方的数据方负责，而反向传播过程由神经网络研究员执行。数据方对样本数据进行分批次等预处理后，研究员提供当前前向网络给数据方，数据方将当前批次数据输入前向网络，继而得到某批次的误差，经过审核后，返回该误差给研究员，研究员反向传播更新网络后，再次将新的当前网络提供给数据方，继而循环，直到误差足够小或完成特定次数的整体训练。本发明有效地解决了反向传播神经网络的训练和医疗健康数据安全的保障两者矛盾的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 医疗健康 反向传播神经网络 反向传播 数据安全 前向网络 正向传播 预处理 数据提供方 批次数据 神经网络 网络提供 样本数据 整体训练 有效地 返回 审核 更新 矛盾 网络 | ||
【主权项】：
1.一种基于医疗健康数据安全的反向传播神经网络训练方法，其特征在于：其包括以下步骤：步骤（1）研究员告知数据方研究所需数据、预处理方法和批次参数；步骤（2）数据方组合所需数据并依照预处理方法执行预处理操作；步骤（3）研究员建立神经网络模型并黑箱化后，连同加密的网络参数发送给数据方；步骤（4）数据方将加密的网络参数输入黑箱以更新黑箱，并将该批次数据输入黑箱进行正向传播过程，获取误差；步骤（5）数据方审核误差通过后，将误差与当前批次参数返回给研究员；步骤（6）研究员根据误差以及当前批次参数判断是否结束训练过程；是则，结束训练；否则，，研究员根据误差进行反向传播过程，更新网络参数并加密发送给数据方，执行步骤（4）进一步训练。
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