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银联数据申请基于联邦学习的模型优化方法专利,提升全局模型的准确率

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国家知识产权局信息显示,银联数据服务有限公司申请一项名为“一种基于联邦学习的模型优化方法、设备及介质”的专利,公开号CN121257783A,申请日期为2025年12月。

专利摘要显示,本申请公开一种基于联邦学习的模型优化方法、设备及介质,涉及人工智能技术领域,用于在提升非独立同分布数据场景下全局模型的准确率的同时,降低优化过程中的通信开销。该方法包括:在第t轮的优化过程中,从客户端资源池中选择N组客户端;为每组客户端向第一全局模型的模型参数注入随机噪声生成第一变异模型并下发,接收N组客户端分别对应的第一聚合模型并聚合得到第二全局模型,第一聚合模型为组内客户端对第一变异模型训练得到的本地模型聚合得到;若第二全局模型不满足第一预设条件,则将第二全局模型作为第t+1轮的优化过程中的第一全局模型继续优化,直至满足第一预设条件;从而提升全局模型的准确率,并降低优化过程中的通信开销。

天眼查资料显示,银联数据服务有限公司,成立于2003年,位于上海市,是一家以从事软件和信息技术服务业为主的企业。企业注册资本18500万人民币。通过天眼查大数据分析,银联数据服务有限公司共对外投资了1家企业,参与招投标项目4190次,财产线索方面有商标信息64条,专利信息44条,此外企业还拥有行政许可11个。

声明:市场有风险,投资需谨慎。本文为AI基于第三方数据生成,仅供参考,不构成个人投资建议。

本文源自:市场资讯

作者:情报员

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