光大科技有限公司阴嘉伟获国家专利权
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龙图腾网获悉光大科技有限公司申请的专利一种模型参数更新方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114037045B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111307114.7，技术领域涉及：G06N3/02；该发明授权一种模型参数更新方法及装置是由阴嘉伟;邓建全设计研发完成，并于2021-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种模型参数更新方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种模型参数更新方法及装置，其中，该方法包括：获取多个客户端根据训练次数确定的本地模型的梯度与梯度权重；根据多个本地模型的梯度与梯度权重对服务端总模型的模型参数进行更新，得到更新后的模型参数，可以解决相关技术中无法区分模型训练的完备程度，使模型更新效率降低的问题，不同客户端针对其本地模型的不同训练次数确定不同的梯度权重，根据多个本地模型的梯度与梯度权重对服务端总模型的模型参数进行更新，从而使训练完备程度高的本地模型上传时具有较高的权重，训练完备程度低的本模型具有相对低的权重，可以提高模型参数更新的效率。
本发明授权一种模型参数更新方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种模型参数更新方法，应用于服务端，其特征在于，包括：获取多个客户端根据训练次数确定的本地模型的梯度与梯度权重，其中，所述本地模型的梯度是通过以下方式根据当前训练完成之后所述本地模型的目标模型参数与初始模型参数确定的：其中，为本地模型i的梯度，θ0为所述初始模型参数，θt为所述目标模型参数，εi为所述本地模型i的学习率；所述梯度权重是通过以下方式根据所述本地模型的训练次数确定的：ωi＝2+2αsigmoidTi-1+2α-1，α为常数，Ti为所述训练次数；根据多个本地模型的梯度与梯度权重对服务端总模型的模型参数进行更新，得到更新后的模型参数。
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