一种基于轻量化模型的高效个性化联邦学习系统及方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202410836828.4

申请日：

2024-06-26

公开(公告)号：

CN118839751A

公开(公告)日：

2024-10-25

发明(设计)人：

许斌崔秋兰程龙刚卞鸿根黄瑾炜孙雁飞

申请人：

南京邮电大学

申请人地址：

210003 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号

IPC主分类号：

G06N3/098

IPC分类号：

G06N3/082 G06N3/084 G06N3/0985 G06N3/0495 G06N3/0464 H04L67/104

代理机构：

代理人：

法律状态：

授权

国省代码：

江苏省南京市

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2025-03-21	授权	授权
2024-11-12	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06N 3/098申请日:20240626
2024-10-25	公开	公开

共 50 条

[1]

一种基于轻量化模型的高效个性化联邦学习系统及方法 [P].

许斌 ;

崔秋兰 ;

程龙刚 ;

卞鸿根 ;

黄瑾炜 ;

孙雁飞 .

中国专利 :CN118839751B ,2025-03-21

[2]

一种基于个性化联邦学习的网络钓鱼邮件检测方法 [P].

张健 ;

弋晓洋 ;

王湘懿 ;

杨铭 .

中国专利 :CN114928501A ,2022-08-19

[3]

基于共享模型的个性化联邦学习方法和系统 [P].

熊黎丽 ;

王思博 ;

沈俊宇 ;

侯锋 .

中国专利 :CN120494124A ,2025-08-15

[4]

个性化联邦学习的训练效率与个性化效果量化评估方法 [P].

刘淼 ;

郭亮 ;

夏雨虹 ;

王少鹏 ;

杨洁 ;

桂冠 .

中国专利 :CN115544873A ,2022-12-30

[5]

一种基于基底模型分解的个性化联邦学习方法及系统 [P].

卢旺 ;

马朝阳 ;

高晨龙 ;

陈益强 .

中国专利 :CN120180301A ,2025-06-20

[6]

基于个性化联邦学习的DFU医学图像分类方法及系统 [P].

何昆仑 ;

赵亚威 ;

伍欣 ;

刘盼 ;

郭华源 .

中国专利 :CN116935143B ,2024-05-07

[7]

一种个性化联邦学习方法及系统 [P].

赵志祥 ;

孙超超 ;

彭源 .

中国专利 :CN119476414A ,2025-02-18

[8]

一种高效个性化联邦学习系统和方法 [P].

熊海铮 ;

马博 ;

兰茜 .

中国专利 :CN114492847A ,2022-05-13

[9]

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

[10]

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

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