一种面向分布式小规模医疗数据集的分类检测方法

摘要

本申请公开了一种面向分布式小规模医疗数据集的分类检测的构建方法，该方法包括：在中央服务器中设置teacher网络，在多家医疗机构的本地服务器中分别设置student网络，中央服务器能访问多家医疗机构的医疗数据，本地服务器只能访问其对应的医疗机构的医疗数据；中央服务器根据从每家医疗机构中获取的医疗数据以及预设的任务需求对teacher网络进行训练生成软标签；本地服务器根据每家医疗机构的医疗数据对student网络进行训练生成硬标签，并确定医疗数据对应的真实标签，根据软标签、硬标签和真实标签计算网络损失函数；根据损失函数计算网络损失，根据网络损失优化teacher网络以及student网络得到分布式知识蒸馏网络。本申请解决了现有技术中训练出的学习模型的性能较差的技术问题。