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龍圖騰網(wǎng)獲悉杭州安恒信息技術股份有限公司申請的專利基于驗證集精度優(yōu)化的圖聯(lián)邦學習方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN117371480B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202311310040.1，技術領域涉及：G06N3/042；該發(fā)明授權基于驗證集精度優(yōu)化的圖聯(lián)邦學習方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)是由薛梅婷;苗春雨;徐龍華;嚴軍榮設計研發(fā)完成，并于2023-10-11向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本基于驗證集精度優(yōu)化的圖聯(lián)邦學習方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了基于驗證集精度優(yōu)化的圖聯(lián)邦學習方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)，其方法包括步驟：利用VGAE生成基礎訓練模型；根據(jù)模型相似度評估方法約束局部模型靠近全局模型及遠離上一輪局部模型；計算新的本地局部模型參數(shù)并根據(jù)本地驗證集進行微調(diào)；服務器收集各客戶端局部模型參數(shù)進行全局聚合與更新。本發(fā)明解決了相關技術中缺乏對非歐式數(shù)據(jù)的針對性優(yōu)化和模型性能下降的問題。

本發(fā)明授權基于驗證集精度優(yōu)化的圖聯(lián)邦學習方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)在權利要求書中公布了：1.一種基于驗證集精度優(yōu)化的圖聯(lián)邦學習方法，其特征在于，包括： 利用VGAE生成基礎訓練模型； 根據(jù)模型相似度評估方法約束局部模型靠近全局模型及遠離上一輪局部模型； 計算新的本地局部模型參數(shù)并根據(jù)本地驗證集進行微調(diào)；所述計算新的本地局部模型參數(shù)并根據(jù)本地驗證集進行微調(diào)，包括步驟：將局部模型參數(shù)和全局模型參數(shù)按照比例疊加得到本地聚合后的新局部模型參數(shù)；基于本地驗證集數(shù)據(jù)對本地聚合后的新局部模型參數(shù)進行驗證；當滿足預設的調(diào)整條件時調(diào)整全局模型的比例并重新計算本地聚合后的新局部模型參數(shù)； 所述對本地聚合后的新局部模型參數(shù)進行驗證是在開始時對一批數(shù)據(jù)進行采樣并在模型訓練過程中用采樣數(shù)據(jù)對模型進行驗證；所述預設的調(diào)整條件是低于預設的模型測試精度和或低于預設的模型收斂速度； 服務器收集各客戶端局部模型參數(shù)進行全局聚合與更新。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢嗳?a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://iptop.www.hzsmkbearing.com.cn/list?keyword=%E6%9D%AD%E5%B7%9E%E5%AE%89%E6%81%92%E4%BF%A1%E6%81%AF%E6%8A%80%E6%9C%AF%E8%82%A1%E4%BB%BD%E6%9C%89%E9%99%90%E5%85%AC%E5%8F%B8&temp=1">杭州安恒信息技術股份有限公司，其通訊地址為：310000 浙江省杭州市西興街道聯(lián)慧街188安恒大廈18F；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。