上海交通大学吴晨涛获国家专利权
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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利分布式深度学习的数据恢复方法、系统及可读存储介质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：CN115878370B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202211710219.1，技术领域涉及：G06F11/10；该发明授权分布式深度学习的数据恢复方法、系统及可读存储介质是由吴晨涛;李颉;过敏意;胡飘;谷云飞;贾冉昊;杨国峰;薛黄真设计研发完成，并于2022-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本分布式深度学习的数据恢复方法、系统及可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种分布式深度学习的数据恢复方法、系统及可读存储介质，方法包括以下步骤：S1、收集神经网络模型进行训练的参数信息，并利用纠删码获得待恢复数据分布的全局信息；S2、利用人工智能来计算各类别训练数据恢复的优先级，对待恢复的数据所处的条带进行排序；S3、将计算得到的数据恢复优先级和待恢复数据分布的全局信息进行组合，构造并行的恢复方案。本发明通过人工智能为要恢复的数据建立加权优先级，并结合纠删码获得的数据块分布的全局信息来构建并行恢复方案，将纠删码获取数据全局信息的能力与人工智能恢复部分丢失数据的能力结合起来，在可接受的训练精度下大幅降低了资源消耗，加速了云存储系统中分布式深度学习的数据重建。
本发明授权分布式深度学习的数据恢复方法、系统及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种分布式深度学习的数据恢复方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、收集神经网络模型进行训练的参数信息，并利用纠删码获得待恢复数据分布的全局信息； S2、利用人工智能来计算各类别训练数据恢复的优先级，对待恢复的数据所处的条带进行排序； S3、将计算得到的数据恢复优先级和待恢复数据分布的全局信息进行组合，构造并行的恢复方案； 其中，利用人工智能来计算各类别训练数据恢复的优先级的方法包括： 其中，为权重更新频率，即模型训练过程中对应不同类别训练数据的权重参数在单位迭代周期内的更新次数，α和β是两个超参数，表示条带的第节点上的p类别训练数据的局部不均衡性，表示条带的第节点上的p类别训练数据的在全部节点上的不均衡性，表示p类别训练数据的权重更新频率。
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