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龙图腾网获悉北京天融信网络安全技术有限公司;北京天融信科技有限公司;北京天融信软件有限公司申请的专利面向全局优化的联邦学习方法、电子设备及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：CN118504713B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202410735257.5，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权面向全局优化的联邦学习方法、电子设备及存储介质是由江军;王炜设计研发完成，并于2024-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向全局优化的联邦学习方法、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种面向全局优化的联邦学习方法、电子设备及存储介质，涉及联邦学习技术领域。其中，方法包括：获取暂停训练集合；向包含有所述暂停训练集合的客户端节点集合下发本轮的模型参数，再获取基于下发模型参数在以本地样本数据为测试数据集上的平均损失；对于每一平均损失，根据平均损失与其对应客户端节点的所有平均损失的历史最小值的关系，将客户端节点集合分为第一集合和第二集合；获取第一集合中的每一客户端节点基于下发模型参数在以本地样本数据为训练数据集上的更新梯度；将获取的更新梯度聚合后生成全局模型更新梯度，结合模型参数对全局模型进行更新。本发明提供的实施方式应用于跳出局部最优解，找到全局最优解。

本发明授权面向全局优化的联邦学习方法、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种面向全局优化的联邦学习方法，其特征在于，该方法包括：获取上一轮模型训练时生成的由客户端节点构成的暂停训练集合；计算联邦学习系统的所有客户端节点所构成的全部集合与所述暂停训练集合的差集；从所述差集中随机选择若干客户端节点，与所述暂停训练集合并集操作后得到包含有所述暂停训练集合的客户端节点集合；向包含有所述暂停训练集合的客户端节点集合下发本轮的模型参数，再获取所述客户端节点集合中每一客户端节点基于下发模型参数在以本地样本数据为测试数据集上的平均损失；对于每一平均损失，比较所述平均损失与该平均损失所对应客户端节点的所有平均损失的历史最小值；将平均损失等于平均损失历史最小值的客户端节点放入第一集合，将平均损失大于平均损失历史最小值的客户端节点放入第二集合，作为本轮的暂停训练集合；获取所述第一集合中的每一客户端节点基于所述下发模型参数在以所述本地样本数据为训练数据集上的更新梯度；将获取的更新梯度聚合后生成全局模型更新梯度，结合模型参数对全局模型进行更新。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京天融信网络安全技术有限公司;北京天融信科技有限公司;北京天融信软件有限公司，其通讯地址为：100193 北京市海淀区西北旺东路10号院西区11号楼1层101；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。