分布式时序数据分裂序列学习方法、装置及计算机设备

本发明涉及分布式时序数据分裂序列学习方法、装置及计算机设备，首先在服务器上注册各患者的匿名身份和各医院的身份，定义训练的惩罚函数，初始化训练模型并按照患者的就诊序列将患者划分到不同训练组，然后合并某些训练组之后重新规划训练组的排序顺序，根据训练组将训练模型切割为对应段数后分配给相应的医院利用本地数据训练相应子模型并前向传播激活，后向传播梯度，根据下一个训练组重新切割训练模型并分配子模型给相应医院，重复上述过程直至所有训练组完成训练。通过基于惩罚损失函数合理丢弃数据和排序训练组得到合适的训练组集合，再结合灵活的模型切割和分裂学习，实现隐私保护和高性能低开销的分布式时序数据学习。