湖南科技大学陈宇翔获国家专利权
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龙图腾网获悉湖南科技大学申请的专利一种基于批次的并行拆分联邦学习方法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：CN120196451B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510676934.5，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种基于批次的并行拆分联邦学习方法是由陈宇翔;周晓凡;肖湘崎;谢鲲;文吉刚;梁伟;熊乃学;李冠憬;肖嘉宏设计研发完成，并于2025-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于批次的并行拆分联邦学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于批次的并行拆分联邦学习方法，本发明包括：全局模型划分、本地数据划分批次、计算中间值分组、服务器模型高效并行计算以及客户端模型聚合。该方法将全局模型划分成服务器模型和客户端模型，将客户端数据划分批次，按照数据批次分组，每组都包含所有客户端数据，并且按组分配服务器模型。此外该方法实现服务器集群的并行训练，将服务器模型划分为多个序列，并且将序列分配给服务器集群，服务器间通过调度不同客户端数据来实现并行计算。该方法在不降低精度的同时收敛更快，并且平均每轮均训练时间提速3.5%‑46.5%。
本发明授权一种基于批次的并行拆分联邦学习方法在权利要求书中公布了：1.一种基于批次的并行拆分联邦学习方法，其特征在于，所述并行拆分联邦学习方法包括以下步骤： 将全局模型划分为两部分，至少包括输入层的部分模型，将部分模型放置在客户端训练，剩余部分放置在服务器集群上训练； 将本地数据集划分为固定大小的批次，分批次训练数据，当一个批次数据训练完成后，将中间值发送给控制器； 控制器将所述中间值中的顺序序列转化为可并行训练的序列，利用所述控制器将数据分组，每一组都包含所有客户端的一个批次的中间值，并且为每一个小组分配一个服务器模型； 将服务器模型划分为多个序列，每个序列包含一系列层，将序列分配给不同的服务器，实行基于客户端服务器集群的并行策略，当服务器计算出中间梯度后下发给对应的客户端进行计算； 客户端接收服务器计算的中间梯度，更新客户端模型，并且把模型梯度发送给联邦服务器； 联邦服务器接收来自客户端的模型梯度并且聚合全部梯度，更新全客户端模型，将其下发给客户端。
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