騰訊科技(深圳)有限公司;北京大學符芳誠獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉騰訊科技(深圳)有限公司;北京大學申請的專利聯邦神經網絡的訓練方法、裝置及電子設備獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114418095B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210071149.3，技術領域涉及：G06F17/16；該發明授權聯邦神經網絡的訓練方法、裝置及電子設備是由符芳誠;蔣杰;劉煜宏;陳鵬;陶陽宇;薛煥然;崔斌設計研發完成，并于2022-01-21向國家知識產權局提交的專利申請。
本聯邦神經網絡的訓練方法、裝置及電子設備在說明書摘要公布了：本申請實施例提供了一種聯邦神經網絡的訓練方法、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質，涉及人工智能領域。該方法包括：確定頂層模型輸出的批量的第一參與方數據的反向偏導，根據正樣本和負樣本的反向偏導的分布情況以及擾動程度確定噪聲數據的分布范圍；針對每個反向偏導從分布范圍中隨機采樣噪聲數據，對反向偏導添加噪聲數據，獲得擾動后的反向偏導；將擾動后的反向偏導輸入底層模型，以使得底層模型根據擾動后的反向偏導更新底層模型的參數。本申請實施例不需要像現有技術進行迭代或長時間的復雜計算，相對于相關技術效率更高，當效率提高后，可提供更低的最大可接受距離指標，從而提高對標簽的保護能力。
本發明授權聯邦神經網絡的訓練方法、裝置及電子設備在權利要求書中公布了：1.一種聯邦神經網絡的訓練方法，其特征在于，所述聯邦神經網絡模型至少包括第一參與方的底層模型和第二參與方的頂層模型，所述訓練方法包括： 在反向傳播過程中，確定所述頂層模型輸出的批量的第一參與方數據的反向偏導； 根據所述第二參與方針對所述第一參與方數據設置的標簽信息，確定所述第一參與方數據中的正樣本和負樣本，并根據所述正樣本和負樣本的反向偏導的分布情況以及預設的擾動程度確定噪聲數據的分布范圍； 針對每個反向偏導從所述分布范圍中隨機采樣噪聲數據，對所述反向偏導添加噪聲數據，獲得擾動后的反向偏導； 將所述擾動后的反向偏導輸入所述底層模型，以使得所述底層模型根據所述擾動后的反向偏導更新所述底層模型的參數。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人騰訊科技(深圳)有限公司;北京大學，其通訊地址為：518000 廣東省深圳市南山區高新區科技中一路騰訊大廈35層；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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