杭州芯光半导体申请联邦学习模型训练方法专利，根据影响矩阵确定客户端可达距离参数实现聚类_电池资讯

杭州芯光半导体申请联邦学习模型训练方法专利，根据影响矩阵确定客户端可达距离参数实现聚类

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2026-02-12 13:19:44

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国家知识产权局信息显示，杭州芯光半导体有限公司申请一项名为“一种模型训练方法、可读存储介质与计算机程序产品”的专利，公开号CN121502351A，申请日期为2025年11月。

专利摘要显示，本发明公开一种模型训练方法、可读存储介质与计算机程序产品，方法应用于联邦学习中的服务器，包括：向每个客户端发送初始化全局模型参数，使每个客户端根据初始化全局模型参数开始训练本地模型；针对任意一个当前客户端，将接收到的除当前客户端之外的其他客户端发送的局部训练模型发送给当前客户端，使当前客户端根据验证集样本与其他客户端的局部训练模型确定模型性能影响值；接收所有当前客户端发送的模型性能影响值，根据模型性能影响值确定影响矩阵；根据影响矩阵确定每个客户端对应的可达距离参数，根据所有客户端对应的可达距离参数确定至少一个客户端簇，根据每一个客户端簇对应的模型参数的聚类结果，确定聚合模型。

天眼查资料显示，杭州芯光半导体有限公司，成立于2024年，位于杭州市，是一家以从事计算机、通信和其他电子设备制造业为主的企业。企业注册资本87000万人民币。通过天眼查大数据分析，杭州芯光半导体有限公司参与招投标项目4次，专利信息6条，此外企业还拥有行政许可1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。

来源：市场资讯

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