北京火山引擎科技有限公司杨克宇获国家专利权
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龙图腾网获悉北京火山引擎科技有限公司申请的专利基于联邦学习的异步模型训练方法、系统及电子设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118396084B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410704172.0，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权基于联邦学习的异步模型训练方法、系统及电子设备是由杨克宇;刘洋;史俊杰;杨青友;洪爵;吴烨设计研发完成，并于2024-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于联邦学习的异步模型训练方法、系统及电子设备在说明书摘要公布了：本公开涉及一种基于联邦学习的异步模型训练方法、系统及电子设备，以通过版本控制器实现联邦学习的异步模型训练，提高计算资源的利用率和模型训练效率。该方法包括：基于第一底部模型和第一特征数据得到第一嵌入向量，并从版本控制器获取第二嵌入向量，版本控制器用于对联邦学习过程中得到的嵌入向量和梯度信息进行版本管理；根据第一嵌入向量、第二嵌入向量、第一特征数据、第一特征数据的标签和顶部模型，确定目标梯度信息；基于目标梯度信息更新第一底部模型，并将目标梯度信息存储至版本控制器，以便第二参与方从版本控制器获取目标梯度信息，并基于目标梯度信息更新第二底部模型。
本发明授权基于联邦学习的异步模型训练方法、系统及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习的异步模型训练方法，其特征在于，应用于有标签的第一参与方，所述方法包括： 基于第一底部模型和第一特征数据得到第一嵌入向量，并从版本控制器获取第二嵌入向量，其中，所述第二嵌入向量由无标签的第二参与方基于第二底部模型和第二特征数据得到，所述版本控制器用于对联邦学习过程中得到的嵌入向量和梯度信息进行版本管理，所述第一特征数据与所述第二特征数据为相同样本空间、不同特征维度的特征数据； 根据所述第一嵌入向量、所述第二嵌入向量、所述第一特征数据、所述第一特征数据的标签和顶部模型，确定目标梯度信息； 基于所述目标梯度信息更新所述第一底部模型，并将所述目标梯度信息存储至所述版本控制器，以便所述第二参与方从所述版本控制器获取所述目标梯度信息，并基于所述目标梯度信息更新所述第二底部模型。
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