清华大学深圳国际研究生院路荣伟获国家专利权
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龙图腾网获悉清华大学深圳国际研究生院申请的专利基于联邦学习的自适应绝对梯度压缩器、训练方法及系统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：CN118261238B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202410407066.6，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权基于联邦学习的自适应绝对梯度压缩器、训练方法及系统是由路荣伟;李春阳;江雨桐;王智设计研发完成，并于2024-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于联邦学习的自适应绝对梯度压缩器、训练方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种数据量感知或步长感知的自适应绝对梯度压缩器，使用该自适应绝对梯度压缩器进行联邦学习模型训练的方法，以及在联邦学习环境中减少通信开销和计算开销的系统。本发明根据本地的数据量和训练阶段动态调整压缩策略，具体体现为更细粒度的计算各工作节点的压缩阈值。相比于现有的硬阈值稀疏化器和Top‑k压缩器，采用本发明设计的压缩器进行联邦学习，不仅训练的模型精度更高，而且所需的通讯量更少。而且，本发明计算开销极低，本发明的时间复杂度为Ωd，面对张量并行时不会引入额外通讯开销，只需要线性时间即可完成梯度随数据量和时间的自适应压缩，在面对超大规模参数模型时，计算成本较Top‑k降低近千倍。
本发明授权基于联邦学习的自适应绝对梯度压缩器、训练方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种数据量感知的自适应绝对梯度压缩器，用于在联邦学习环境中优化模型训练过程中的通信效率和模型精度，其特征在于，包括： 数据量评估模块，用于评估每个计算节点的数据量； 阈值确定模块，根据评估得到的数据量和预设的压缩率，确定每个计算节点的压缩阈值λ；所述压缩阈值λ是根据每个计算节点的数据量调整的，以适应不同的计算节点特征； 梯度压缩模块，用于根据确定的阈值λ对每个计算节点的梯度进行压缩，仅传输绝对值高于阈值λ的梯度信息； 动态调整模块，用于在训练过程中根据每个计算节点的数据量变化动态调整阈值λ；所述动态调整模块在训练的不同阶段根据每个计算节点的数据量特征自动调整压缩策略，以实现在减少通信开销的同时维持模型的准确性，其中，各计算节点确定不同阈值，是通过不同计算节点数据量对应的训练权重的比例关系来实现的。
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