Föderiertes Lernverfahren mit Datenschutzbewahrung, Zugehöriges Computerprogramm und Rahmen
Anmelder: BULL SAS 🇫🇷
Details
- Veröffentlichungs-Nr.
- EP4586149
- Aktenzeichen
- EP24305097
- Anmeldetag
- 15. Januar 2024
- Veröffentlichung
- 16. Juli 2025
- Rechtsraum
- EP
- IPC
- G06N3/098G06N3/096G06N3/0464// G06N3/084G06N5/045
Abstract
The invention concerns a method (20) for performing privacy-preserving federated learning, the method comprising the steps: - training (22) an object detection model based on a central training dataset (12) to obtain a preliminary model (30); - for each of N local nodes (8), training (24) a respective copy of the preliminary model based on a respective private training dataset (14), thereby obtaining a local model (32); - computing (26) an average model (34) as an average of N intermediate models (38), each depending on a respective local model (32); and - generating (28) a central model (36) based: • on the preliminary model (30) and on an average output of the average model (34) based on a predetermined public dataset (10) as input; or • on the average model (34) and a local output of each local model (32) based on the public dataset (10) as input.
Anmelder
- Firma
- BULL SAS
- Land
- 🇫🇷 Frankreich
Bull ist ein französisches IT-Unternehmen mit Schwerpunkt auf Hochleistungsrechnern und Unternehmenssoftware, das inzwischen zum Atos-Konzern gehört. Das Patentportfolio konzentriert sich auf Software und Datenverarbeitung sowie Nachrichtentechnik und Telekommunikation, ergänzt durch Elektronik. Anmeldungen erstrecken sich von 2000 bis 2025.
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