一种端云协同学习框架下的隐私保护域适应方法

本发明公开一种端云协同学习框架下的隐私保护域适应方法，端设备获得训练数据集并使用域适应机制从训练数据集中提取特征数据并动态调整模型参数；将特征数据传输至云端服务器，云端服务器在增强型Transformer模型更新框架下进行模型训练与更新，获得训练完成的云端模型；训练过程中使用通信压缩策略优化模型参数传输、应用差分隐私保护机制以保护患者隐私；云端服务器对训练完成的云端模型通过迭代子采样和重权重策略进行优化，将优化后的模型作为最终模型下发至端设备；端设备采集待检测数据并输入至最终模型中获得检测结果。本发明能提升模型的泛化能力和学习效率，还可降低模型更新过程中的通信成本并确保端设备数据隐私的安全。