WO2025054757 - METHODS, APPARATUSES, AND SYSTEMS FOR FEDERATED LEARNING

National phase entry:
Publication Number WO/2025/054757
Publication Date 20.03.2025
International Application No. PCT/CN2023/117973
International Filing Date 11.09.2023
Title **
[English] METHODS, APPARATUSES, AND SYSTEMS FOR FEDERATED LEARNING
[French] PROCÉDÉS, APPAREILS ET SYSTÈMES D'APPRENTISSAGE FÉDÉRÉ
Applicants **
HUAWEI TECHNOLOGIES CO., LTD.
Inventors
HOSSEINI, Seyedeh Maryam
ALHUSSEIN, Omar Ahmad Mohammad
Application details
Total Number of Claims/PCT *
Number of Independent Claims *
Number of Priorities *
Number of Multi-Dependent Claims *
Number of Drawings *
Pages for Publication *
Number of Pages with Drawings *
Pages of Specification *
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Number of Office Actions *
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International Searching Authority
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Recordal of a Change of the Applicant's Name/Address
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Type of Assignment
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Applicant's Legal Status
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Entry into National Phase under
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Patent Delivery
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Translation

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Quotation for National Phase entry

Country StagesTotal
China Filing, Examination, Granting2096
EPO Filing, Examination, Granting19242
Japan Filing, Examination, Granting2618
South Korea Filing, Examination, Granting3042
USA Filing, Examination, Granting8540
MasterCard Visa
Total: 35,538

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Abstract[English] Methods, apparatus, and systems are disclosed for federated learning that considers the quality of communication channels between participating network entities. To collaboratively train a machine learning model, a central server and participating client entities must share parameters of the model through the communication channels that connect them. Noise or disruptions in the communication channels can introduce errors in the training, hindering the performance of the model. Embodiments of the present disclosure may mitigate these errors by considering the quality of each communication channel during training. In some embodiments, after locally training the model, each client may only send a portion of the model's trained layers, which may be done in accordance with the quality of the respective communication channel and the sensitivity of the layers to errors. Some embodiments may involve clients modifying the model with unsent layers in successive rounds of training.[French] L'invention concerne des procédés, des appareils et des systèmes d'apprentissage fédéré qui tiennent compte de la qualité des canaux de communication entre les entités participantes du réseau. Pour entraîner de manière collaborative un modèle d'apprentissage automatique, un serveur central et les entités clientes participantes doivent partager les paramètres du modèle par le biais des canaux de communication qui les relient. Le bruit ou les perturbations dans les canaux de communication peuvent introduire des erreurs dans l'entraînement, ce qui entrave les performances du modèle. Les modes de réalisation de la présente invention peuvent atténuer ces erreurs en tenant compte de la qualité de chaque canal de communication pendant l'entraînement. Dans certains modes de réalisation, après avoir entraîné localement le modèle, chaque client peut n'envoyer qu'une partie des couches entraînées du modèle, ce qui peut être fait en fonction de la qualité du canal de communication respectif et de la sensibilité des couches aux erreurs. Certains modes de réalisation peuvent impliquer que les clients modifient le modèle avec des couches non envoyées dans des cycles successifs d'entraînement.