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一种基于异步联邦学习框架的自适应梯度裁剪方法

被引：0
专利类型：
发明
申请号：
CN202411511396.6
申请日：
2024-10-28
公开(公告)号：
CN119578508A
公开(公告)日：
2025-03-07
发明(设计)人：
胡小明 李苗苗 刘琰 白双杰
申请人：
上海第二工业大学
申请人地址：
201209 上海市浦东新区金海路2360号
IPC主分类号：
G06N3/098
IPC分类号：
G06N3/082 G06N3/096
代理机构：
上海正旦专利代理有限公司 31200
代理人：
王洁平
法律状态：
公开
国省代码：
上海市 市辖区
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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
2025-03-07 公开 公开
2025-03-25 实质审查的生效 实质审查的生效IPC(主分类):G06N 3/098申请日:20241028
共 50 条
[1]
基于自适应梯度量化的联邦学习方法及系统 [P]. 
李欣静 ;
霍峥 ;
王腾 .
中国专利 :CN120046698A ,2025-05-27
[2]
基于自适应半异步联邦学习的模型训练系统、方法及设备 [P]. 
沈华 ;
李磊 ;
张明武 .
中国专利 :CN117057438B ,2025-06-06
[3]
一种基于延迟补偿机制的异步联邦梯度平均方法 [P]. 
高天寒 ;
张天宇 .
中国专利 :CN113988308B ,2024-07-05
[4]
一种基于延迟补偿机制的异步联邦梯度平均算法 [P]. 
高天寒 ;
张天宇 .
中国专利 :CN113988308A ,2022-01-28
[5]
一种具有自适应部分训练的客户端异步联邦学习方法 [P]. 
周起航 ;
孙倩文 ;
乔建忠 .
中国专利 :CN117875453A ,2024-04-12
[6]
一种基于数字孪生的自适应联邦学习方法 [P]. 
曲悠扬 ;
高龙翔 ;
顾树俊 ;
崔磊 .
中国专利 :CN118410886A ,2024-07-30
[7]
一种基于自适应梯度裁剪的差分隐私联邦学习方法 [P]. 
袁江勇 .
中国专利 :CN120277711A ,2025-07-08
[8]
一种联邦学习自适应梯度量化方法 [P]. 
范晨昱 ;
吴昊 ;
章小宁 ;
李永耀 .
中国专利 :CN113315604B ,2021-08-27
[9]
基于聚类的半异步联邦学习方法及系统 [P]. 
赵乙 ;
胡春雨 ;
高天雷 .
中国专利 :CN119338030A ,2025-01-21
[10]
基于联邦学习的自适应隐私预算分配的梯度压缩框架 [P]. 
陈淑红 ;
杨家维 ;
王国军 ;
揭智勇 ;
彭滔 ;
冯光辉 .
中国专利 :CN115496198A ,2022-12-20
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