北京邮电大学徐梦炜获国家专利权
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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种基于前向梯度的联邦学习方法、系统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：CN116702884B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202310737218.4，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权一种基于前向梯度的联邦学习方法、系统及装置是由徐梦炜;武耀宗;蔡栋琪;王尚广设计研发完成，并于2023-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于前向梯度的联邦学习方法、系统及装置在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种基于前向梯度的联邦学习方法、系统及装置：在神经网络模型的每一训练轮，服务器选定多个边缘设备，向选定的边缘设备发送神经网络模型的模型参数，及向不同选定的边缘设备发送不同的随机种子；选定的边缘设备采用随机种子生成随机方向向量，基于本地数据计算神经网络模型中的目标函数在所述随机方向向量方向上的导数，发给所述服务器；服务器根据所述导数，及对应的随机种子进行计算，得到所述神经网络模型在边缘设备的前向梯度；基于所有边缘设备的前向梯度，计算神经网络模型在本训练轮的梯度，以优化所述神经网络模型的模型参数。这样，在保证神经网络模型训练精度的前提下，大幅度地提高联邦学习的可扩展性。
本发明授权一种基于前向梯度的联邦学习方法、系统及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于前向梯度的联邦学习方法，其特征在于，包括： 在神经网络模型的当前训练轮，选择多个边缘设备； 向选择的所述边缘设备发送所述神经网络模型的模型参数，向不同所述边缘设备发送不同的随机种子，以使所述边缘设备基于接收的所述随机种子生成随机方向向量，基于本地数据计算所述神经网络模型中的目标函数在所述随机方向向量方向上的导数后，发送； 针对每一所述边缘设备，根据接收的所述神经网络模型中的目标函数在所述随机方向向量方向上的导数，以及发送给所述边缘设备的随机种子，进行计算，计算得到所述神经网络模型在所述边缘设备的前向梯度； 基于计算得到的所有所述边缘设备的前向梯度，计算得到所述神经网络模型的梯度，以调整下一训练轮的所述神经网络模型的模型参数。
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