北京邮电大学吕昕晨获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利基于随机量化的联邦学习方法、装置、电子设备及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：CN116822648B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202310612098.5，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权基于随机量化的联邦学习方法、装置、电子设备及介质是由吕昕晨;侯新赟;崔琪楣;陶小峰设计研发完成，并于2023-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于随机量化的联邦学习方法、装置、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于随机量化的联邦学习方法、装置、电子设备及介质。通过应用本申请的技术方案，可以由客户端在将模型数据传输到服务器之前，首先由客户端对该模型数据进行随机量化处理，从而得到一个相对于模型数据来说数据量更小的量化数据。以使后续通过传输该量化数据至服务器来实现全局模型聚合的目的。从而一方面减少了相关技术的联邦学习中，客户端向服务器进行模型数据同步所生成的通信开销。另一方面也避免了传输原始模型数据所导致的，一旦被恶意用户截获而存在的用户隐私被泄露的问题。
本发明授权基于随机量化的联邦学习方法、装置、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于随机量化的联邦学习方法，其特征在于，包括： 多个客户端分别对服务器下发的初始模型进行本地模型训练，得到训练完毕的模型数据； 所述客户端利用随机量化模块对所述模型数据进行随机量化处理，得到与所述模型数据相对应的量化数据； 各个客户端分别将所述量化数据传输至所述服务器，以使所述服务器根据接收到的多个量化数据进行全局模型更新； 其中，根据所述量化区间的大小来确定量化值，距离量化端点越远则量化到所述量化端点的概率就越小，具有预定义的概率分布的随机量化随机生成为输入的所述模型数据落入的区间的两个端点之一； 在所述服务器根据接收到的多个量化数据进行全局模型更新之后，还包括：所述服务器利用所述客户端传输的量化数据，确定所述客户端对本地模型进行训练的准确率；基于所述准确率与预设阈值的大小关系，生成更新量化区间，并将所述更新量化区间下发给所述客户端，以使所述客户端后续基于所述更新量化区间对模型数据进行随机量化处理。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京邮电大学，其通讯地址为：100876 北京市海淀区西土城路10号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
以上内容由龙图腾AI智能生成。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号
请提出您的宝贵建议，有机会获取IP积分或其他奖励