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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利梯度压缩方法、装置、设备及存储介质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：CN114386622B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202210044216.2，技术领域涉及：G06N20/20；该发明授权梯度压缩方法、装置、设备及存储介质是由李泽远;王健宗设计研发完成，并于2022-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本梯度压缩方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及人工智能，提供一种基于联邦学习的梯度压缩方法、装置、设备及存储介质，即将待传输梯度数据中梯度值不小于预设梯度阈值的梯度数据作为第一梯度数据；将所述待传输梯度数据中除所述第一梯度数据之外的梯度数据作为第二梯度数据，并根据2比特位压缩策略或4比特位压缩策略将所述第二梯度数据中的每个梯度数据进行压缩；将所述第一梯度数据以及压缩后的第二梯度数据上传至服务器。本发明根据梯度值的大小，筛选出重要度高的第一梯度数据，将重要度高的梯度数据完整上传，并将重要度较低的第二梯度数据按照相应压缩策略进行压缩。在保证模型建模准确性的同时，降低了传输梯度的数据量，提高了梯度传输效率。

本发明授权梯度压缩方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习的梯度压缩方法，其特征在于，所述基于联邦学习的梯度压缩方法包括以下步骤： 获取客户端中的待传输梯度数据，并将所述待传输梯度数据中梯度值不小于预设梯度阈值的梯度数据作为第一梯度数据； 将所述待传输梯度数据中除所述第一梯度数据之外的梯度数据作为第二梯度数据； 在所述第二梯度数据的方差不小于预设方差阈值时，基于所述客户端以4比特位压缩策略基于所述第二梯度数据的平均梯度值，确定所述第二梯度数据对应的压缩阈值组； 其中，在第二梯度数据的方差不小于所述方差阈值时，表示第二梯度数据的波动性较大，采用所述4比特位压缩策略对波动性较大的第二梯度数据进行压缩，4比特位压缩策略包含0、7个设定的正数阈值及其相反数，以基于多个压缩阈值避免降低梯度数据的压缩精度； 基于所述客户端将所述第二梯度数据中的各个梯度数据分别压缩为所述压缩阈值组中的对应压缩阈值，完成所述第二梯度数据中每个梯度数据的压缩； 在所述第二梯度数据的方差小于所述方差阈值时，基于所述客户端以2比特位压缩策略将所述第二梯度数据中的每个梯度数据进行压缩； 其中，在所述第二梯度数据的方差小于所述方差阈值时，表示第二梯度数据的波动性较小，采用所述2比特位压缩策略对第二梯度数据中的各梯度数据进行压缩，2比特位压缩策略包含0、一个设定的正数阈值及其相反数，以牺牲非重要梯度数据的部分精度来降低通信开销； 基于所述客户端将所述第一梯度数据以及压缩后的第二梯度数据上传至服务器，以将占用较大内存的第二梯度数据转换为占用较小内存的压缩梯度数据，降低所述客户端传输第二梯度数据时的通信开销； 其中，所述获取客户端中的待传输梯度数据，并将所述待传输梯度数据中梯度值不小于预设梯度阈值的梯度数据作为第一梯度数据之后，还包括： 在所述第一梯度数据的数据量超过数据量阈值时，基于所述客户端，根据Top-K方法将所述第一梯度数据中的各个梯度数据按照梯度值的降序或升序进行排序； 基于所述客户端，根据目标数据量在排序后的各个梯度数据中获取梯度值最大的k条梯度数据，作为更新后的第一梯度数据，其中，所述目标数据量不大于所述数据量阈值，梯度值最大的k条梯度数据的数据量不大于所述目标数据量。

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