杭州海康威视数字技术股份有限公司韩炜东获国家专利权
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龙图腾网获悉杭州海康威视数字技术股份有限公司申请的专利一种联邦学习方法、装置及电子设备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：CN115906933B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202211213118.3，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权一种联邦学习方法、装置及电子设备是由韩炜东;黄斌;姜伟浩;张威设计研发完成，并于2022-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种联邦学习方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种联邦学习方法、装置及电子设备。其中，所述方法，包括：获取多个客户端各自训练待训练模型得到的模型参数，作为候选模型参数；在以模型参数中各参数的取值为维度的模型参数空间中，分别确定各所述候选模型参数的邻域内所述候选模型参数的密度，作为所述候选模型参数对应的局部可达密度；根据各所述候选模型参数对应的所述局部可达密度，对各所述候选模型参数进行加权聚合，得到更新后模型参数；将所述待训练模型的模型参数更新为所述更新后模型参数，得到训练后模型。可以降低模型投毒攻击对联邦学习训练得到的模型的影响，提高训练得到的模型的性能。
本发明授权一种联邦学习方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种联邦学习方法，其特征在于，所述方法包括： 获取多个客户端各自训练待训练模型得到的模型参数，作为候选模型参数； 在以模型参数中各参数的取值为维度的模型参数空间中，分别确定各所述候选模型参数的邻域内所述候选模型参数的密度，作为所述候选模型参数对应的局部可达密度； 根据各所述候选模型参数对应的所述局部可达密度，对各所述候选模型参数进行加权聚合，得到更新后模型参数，其中，所述候选模型参数在所述加权聚合过程中的权重与所述候选模型参数对应的所述局部可达密度呈正相关； 将所述待训练模型的模型参数更新为所述更新后模型参数，得到训练后模型；所述训练后模型用于图像识别、或语音识别、或图像修复。
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