一种基于大模型的痤疮分级模型迁移方法

本发明公开一种基于大模型的痤疮分级模型迁移方法，应用于计算机与医学交叉领域，针对现有基于深度学习的痤疮分级模型，通常是在特定医院所收集的数据上训练的；因此当模型迁移到新的医院或者其他地区时，数据分布的偏移通常会导致效果下降；本发明首先收集来自多个不同医院的痤疮分级数据；然后设计一个痤疮分级模型，并选择一个医院数据作为源数据进行训练和测试；其次将其他医院的数据集作为目标域(即目标医院)，同时这些数据都是未标注标签的，在目标医院数据集上调整大模型使得其适应痤疮分级任务；接着在目标医院数据集上借助大模型的输出和所设计的损失函数，调整痤疮分级模型，完成模型迁移过程；最后进行模型测试。