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申请/专利权人：平安科技(深圳)有限公司
摘要：本申请涉及人工智能中的模型构建，提供一种模型训练方法、数据处理方法、装置、客户端及存储介质，该方法包括：获取包含目标检测物的超声影像数据，并通过超声影像数据，对预置的神经网络进行预训练，得到目标神经网络；从超声影像数据中提取多个超声图像数据，通过多个超声图像数据，对目标神经网络进行训练，得到训练结果；基于训练结果确定目标神经网络的梯度数据，并对梯度数据进行加密后发送至联邦学习服务器；接收联邦学习服务器发送的目标梯度数据；根据目标梯度数据更新目标神经网络的模型参数，直至更新后的目标神经网络收敛，以得到超声影像数据处理模型。本申请能够提高超声影像数据处理模型的检测效果和准确性。
主权项：1.一种模型训练方法，其特征在于，应用于客户端，包括：获取包含目标检测物的超声影像数据，并通过所述超声影像数据，对预置的神经网络进行预训练，得到预训练结果，并根据所述预训练结果确定目标神经网络的候选梯度数据；对所述候选梯度数据进行加密并发送至联邦学习服务器，以供所述联邦学习服务器基于多个客户端发送的候选梯度数据进行联合学习，得到联合梯度数据；根据所述联邦学习服务器返回的所述联合梯度数据，更新所述神经网络的模型参数，直至更新后的所述神经网络收敛，得到目标神经网络；从所述超声影像数据中提取多个超声图像数据，通过所述多个超声图像数据，对所述目标神经网络进行训练，得到训练结果；基于所述训练结果确定所述目标神经网络的梯度数据，并对所述梯度数据进行加密后发送至联邦学习服务器；接收所述联邦学习服务器发送的目标梯度数据，所述目标梯度数据是所述联邦学习服务器基于多个客户端发送的梯度数据进行联合学习确定的；根据所述目标梯度数据更新所述目标神经网络的模型参数，直至更新后的所述目标神经网络收敛，以得到所述目标检测物的超声影像数据处理模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 平安科技(深圳)有限公司 模型训练方法、数据处理方法、装置、客户端及存储介质
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