阿里巴巴(中国)有限公司范洺源获国家专利权
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！
龙图腾网获悉阿里巴巴(中国)有限公司申请的专利基于联邦学习的模型训练方法和联邦学习系统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：CN115345315B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202210531051.1，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权基于联邦学习的模型训练方法和联邦学习系统是由范洺源;周文猛设计研发完成，并于2022-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于联邦学习的模型训练方法和联邦学习系统在说明书摘要公布了：公开了一种基于联邦学习的模型训练方法和联邦学习系统。所述方法应用于包括服务器与N个节点的联邦学习系统，N＞1，并且包括：在模型训练的第i次操作中，执行：服务器将模型参数集合下发给Mi个节点，其中，Mi≤N，Mi个节点各自使用本地训练样本执行梯度计算以获取原始梯度，并且对与所述原始梯度相关的性能维持指标和隐私保护指标进行联合优化，以求取变换梯度；以及服务器获取变换梯度并更新模型参数集合。性能维持指标能够度量模型性能变化，而隐私保护指标则能够度量隐私泄露风险。通过联合优化这两个指标，本发明可以获取数据隐私被稳妥保护且模型性能劣化最小的扰动点。本发明还可以通过改进的初始化策略来加速联合优化的收敛。
本发明授权基于联邦学习的模型训练方法和联邦学习系统在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习的模型训练方法，应用于包括服务器与N个节点的联邦学习系统，N＞1，所述方法包括： 在模型训练的第i次操作中，执行： 所述服务器将模型参数集合下发给Mi个节点，其中，Mi≤N， Mi个节点各自使用本地训练样本执行梯度计算以获取原始梯度，并且对与所述原始梯度相关的性能维持指标和隐私保护指标进行联合优化，以求取变换梯度，其中，m=1,2,…,Mi；其中，所述性能维持指标表征所述变换梯度维持模型训练收敛的性能并且是所述原始梯度的函数，所述隐私保护指标表征从求取的变换梯度推出本地训练样本数据的难易度并且是所述原始梯度的函数； 所述服务器获取变换梯度并更新模型参数集合； 其中，所述对与所述原始梯度相关的性能维持指标和隐私保护指标进行联合优化，以求取变换梯度包括： 迭代计算以求取满足所述性能维持指标和所述隐私保护指标限制条件下的变换梯度的优化解。
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阿里巴巴(中国)有限公司，其通讯地址为：311121 浙江省杭州市余杭区五常街道文一西路969号3幢5层554室；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