烽火通信科技股份有限公司邓宸获国家专利权
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龙图腾网获悉烽火通信科技股份有限公司申请的专利广域网跨数据中心分布式学习模型参数更新方法及装置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：CN114492838B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202210061516.1，技术领域涉及：H04L67/10；该发明授权广域网跨数据中心分布式学习模型参数更新方法及装置是由邓宸;李文超;徐安然;尹山;匡立伟设计研发完成，并于2022-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本广域网跨数据中心分布式学习模型参数更新方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种广域网跨数据中心分布式学习模型参数更新方法及装置。其方法部分主要包括：将模型及训练数据都拆分部署在N台workermachine上；在每台参数服务器上设置相同的参数重要性评估器，所述参数重要性评估器包括三个参数：模型收敛固定参数Tf、网络带宽门限值Tb以及参数重要性动态门限值Td；开始进行分布式机器学习模型训练。本发明通过引入参数重要性机制解决分布式机器学习训练速率的问题；通过引入参数重要性机制解决分布式机器学习对网络带宽需求过高的问题；通过使用参数重要性机制剔除不重要参数的更新，可以降低WAN间分布式机器学习对带宽的需求，可减少参数服务器的计算量。
本发明授权广域网跨数据中心分布式学习模型参数更新方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种广域网跨数据中心分布式学习模型参数更新方法，其特征在于，包括： 将模型及训练数据都拆分部署在N台workermachine上； 在每台参数服务器上设置相同的参数重要性评估器，所述参数重要性评估器包括三个参数：模型收敛固定参数、网络带宽门限值以及参数重要性动态门限值；在训练过程中的不同时刻，参数服务器收集数据中心内所有workermachine的更新参数，根据历史的更新参数和最新的更新参数，动态加权计算一阶矩平均预测值和二阶矩平均预测值并更新模型训练的学习率，加权系数用于调整历史的更新参数和最新的更新参数的参考比重； 使用修正指数移动加权平均法制定参数重要性动态门限值，增大加权系数使模型更新偏重于最新数据更新趋势或减小加权系数使模型更新偏重于历史数据更新趋势； 开始进行分布式机器学习模型训练。
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