发明专利已授权

高延时网络环境鲁棒的联邦学习训练方法及装置

📄 申请号：CN202010858570.X 📄 发布日：2026/06/02

著录项目信息

申请日

2020-08-24

公开号

CN112001502B

公开日

2022-06-21

申请人

平安科技(深圳)有限公司

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06N20_20

IPC 分类号

G06N20_20 , H04L43_0852 , H04L9_40 , H04L67_10 ,

技术画像

所属领域

联邦学习联邦学习分布式机器学习通信优化

应用场景

边缘计算, 物联网, 车联网, 工业互联网, 移动智能终端

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摘要

本发明公开了高延时网络环境鲁棒的联邦学习训练方法、装置、计算机设备及存储介质，涉及人工智能技术，包括获取当前系统时间，若未接收到若干个数据上传终端上传的加密数据，获取对应的目标数据上传终端；获取各目标数据上传终端的当前网络时延值以得到最大网络时延值；根据最大网络时延值及单位时序间隔步长，计算得到延时步长；将当前系统时间与延时步长求和得到目标系统时间，若当前时间为目标系统时间且未接收到目标数据上传终端上传的目标加密数据，停止本地的联邦学习训练，直至接收到所有目标数据上传终端上传的目标加密数据后，恢复本地的联邦学习训练。实现了在有网络延时的情况下，通过时延稀疏更新的方式保持联邦学习的训练效率。

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

CDN配置方法、装置、计算机设备及存储介质

当前第 / 件

多语种语音识别模型训练方法、装置、设备及存储介质

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议价

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📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：59 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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