基于蒸馏的半监督联邦学习的个性化模型的训练方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202110623936.X

申请日：

2021-06-04

公开(公告)号：

CN113205863A

公开(公告)日：

2021-08-03

发明(设计)人：

龚艳霞梁媛李先贤欧阳扬

申请人：

申请人地址：

541004 广西壮族自治区桂林市七星区育才路15号

IPC主分类号：

G16H1060

IPC分类号：

G16H5050 G06F3027 G06N304 G06N308 G06F11108

代理机构：

桂林市持衡专利商标事务所有限公司 45107

代理人：

陈跃琳

法律状态：

公开

国省代码：

引用

下载

收藏

法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2021-08-03	公开	公开
2021-08-20	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G16H 10/60 申请日:20210604
2022-03-25	授权	授权

共 50 条

[1]

基于个性化Transformer的联邦学习模型训练方法及联邦学习系统 [P].

石野 ;

李红霞 ;

蔡中一 ;

汪婧雅 .

中国专利 :CN115600686A ,2023-01-13

[2]

一种基于联邦学习的个性化图像分类模型训练方法 [P].

刘瑛迪 .

中国专利 :CN115331069A ,2022-11-11

[3]

基于模型参数聚类的个性化联邦学习 [P].

李龙 ;

赵雨轩 ;

李晶晶 ;

孙希延 ;

黄晓燕 ;

付文涛 ;

何松兴 ;

吴齐仟 .

中国专利 :CN118469038A ,2024-08-09

[4]

基于联邦蒸馏的联邦学习模型的训练方法、系统和介质 [P].

朱佳 ;

马晓东 ;

黄昌勤 .

中国专利 :CN114154643A ,2022-03-08

[5]

一种基于个性化联邦学习的语义通信模型训练方法 [P].

杨鲲 ;

彭于波 ;

向路平 ;

张丙鑫 ;

何昊宇 .

中国专利 :CN119358642A ,2025-01-24

[6]

基于模型参数异步更新的个性化联邦学习方法 [P].

吴兰 ;

张亚可 .

中国专利 :CN115115021A ,2022-09-27

[7]

基于模型参数异步更新的个性化联邦学习方法 [P].

吴兰 ;

张亚可 .

中国专利 :CN115115021B ,2025-04-11

[8]

基于混合专家模型的个性化联邦学习方法 [P].

郭斌彬 ;

肖丹阳 ;

吴维刚 .

中国专利 :CN112560991A ,2021-03-26

[9]

基于个性化联邦学习的扩散模型训练与采样方法及系统 [P].

庄越挺 ;

苗嘉旭 ;

张弛 ;

马凡 ;

孟楚天 ;

杨易 .

中国专利 :CN120046048A ,2025-05-27

[10]

基于个性化联邦学习的扩散模型训练与采样方法及系统 [P].

庄越挺 ;

苗嘉旭 ;

张弛 ;

马凡 ;

孟楚天 ;

杨易 .

中国专利 :CN120046048B ,2025-07-22

← 1 2 3 4 5 →