发明专利已授权

基于快速学习与知识积累的元持续联邦学习系统及方法

📄 申请号：CN202410296683.3 📄 发布日：2025/11/17

著录项目信息

申请日

2024-03-15

公开号

CN117910600A

公开日

2024-04-19

申请人

山东省计算中心(国家超级计算济南中心); 齐鲁工业大学(山东省科学院)

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 , G06N5_022 ,

技术画像

所属领域

联邦学习联邦学习元学习持续学习

应用场景

分布式机器学习, 隐私保护计算, 跨机构数据协作, 智能推荐, 金融风控

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摘要

本发明提供了一种基于快速学习与知识积累的元持续联邦学习系统及方法，其属于人工智能技术领域，所述方案基于联邦元学习和联邦持续学习相结合的方式，解决了由于不足的计算资源和有限的样本数据在本地端训练的模型很容易过拟合，边缘设备难以实现有效的模型学习的问题；同时，解决了边缘设备难以快速适应新任务，以及模型在学习新任务时会对旧任务产生灾难性遗忘的问题，提高了模型的训练效率和准确性。

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

一种基于信息瓶颈的医学图像脱敏方法

当前第 / 件

一种基于监督训练的模型反演攻击方法

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📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：144 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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