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龙图腾网恭喜中国银联股份有限公司申请的专利一种模型梯度更新方法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：CN114492841B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202210107380.3，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权一种模型梯度更新方法及装置是由程栋;程新;周雍恺;高鹏飞;姜铁城设计研发完成，并于2022-01-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模型梯度更新方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供一种模型梯度更新方法及装置，用以提高模型训练的准确性。中心服务器重复执行梯度更新过程，直至满足停止条件；其中，一次梯度更新过程包括：接收多个节点分别发送的第一梯度，第一梯度为每个节点采用样本数据对节点中的待训练的模型进行一次或多次训练得到；基于多个第一梯度和本次梯度更新过程中的每个节点的概率得到第二梯度，本次梯度更新过程中的每个节点的概率为Actor‑Critic网络基于上一次梯度更新过程中的每个节点的概率确定的；将第二梯度分别发送给多个节点，以使多个节点采用第二梯度对各自的待训练的模型的权重进行更新。考虑到每个节点的概率，可以优化节点参与度，使确定出的模型更优。

本发明授权一种模型梯度更新方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种模型梯度更新方法，其特征在于，应用于中心服务器，包括：中心服务器重复执行梯度更新过程，直至满足停止条件；其中，一次所述梯度更新过程包括：接收多个节点分别发送的第一梯度，所述第一梯度为每个节点采用样本数据对节点中的待训练的模型进行一次或多次训练得到；基于多个第一梯度和本次梯度更新过程中的每个节点的概率得到第二梯度，所述本次梯度更新过程中的每个节点的概率为Actor-Critic网络基于上一次梯度更新过程中的每个节点的概率确定的；将所述第二梯度分别发送给所述多个节点，以使所述多个节点采用所述第二梯度对各自的待训练的模型的权重进行更新；所述Actor-Critic网络包括奖励函数和至少一个Critic网络；所述奖励函数用于确定奖励值，并将奖励值传输至所述至少一个Critic网络；奖励函数满足： 其中，A为第一准确率，B为第二准确率，g大于或等于1，其中，第一准确率为所述中心服务器与所述多个节点基于联邦平均学习算法得到的训练完成的模型的准确率；第二准确率为所述多个节点分别发送的第三准确率的平均值，所述第三准确率为与所述第一梯度在所述节点采用样本数据对所述节点中的待训练的模型进行同一次模型训练中得到的。

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