发明专利已授权

一种基于批增量方式的联邦学习训练方法

📄 申请号：CN202110768514.1 📄 发布日：2026/08/10

著录项目信息

申请日

2021-07-07

公开号

CN113554181B

公开日

2023-06-23

申请人

南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06N20_00

IPC 分类号

G06N20_00 , G06N3_0464 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

隐私保护联合建模, 多机构数据协作, 边缘智能, 智慧医疗, 智慧金融

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摘要

本发明公开了一种基于批增量方式的联邦学习训练模型。属于联邦学习训练领域，操作步骤：提出搭建具有增量学习的联邦学习框架；在联邦学习框架中保留有增量学习存在的历史遗忘性问题；针对历史遗忘性问题，通过构建本地损失更新，选择针对性的损失函数优化模型；再通过搭建联邦学习局部增量自注意力机制模型，加强具有增量学习的联邦学习框架在训练数据时的记忆，提高在联邦学习训练模型中分类任务的准确率。本发明不仅将目前所有本地模型损失的平均值添加到局部模型的损失中，帮助减少增量学习的快速遗忘的影响；还将自注意力机制用于最经典的卷积神经网络中，通过注意力机制，保留关键信息，更好地进行特征提取和选择，加强增量学习记忆。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20230623

✅ 授权

20211112

?? 实质审查的生效：

20211026

📄 公开

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