杭州后量子密码科技有限公司张峰获国家专利权
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龙图腾网获悉杭州后量子密码科技有限公司申请的专利一种基于弹性权重巩固的遗忘学习方法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：CN116862018B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202310824187.6，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权一种基于弹性权重巩固的遗忘学习方法是由张峰;石建;逯兆博;王伊蕾;刘运杰;韩朝阳设计研发完成，并于2023-07-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于弹性权重巩固的遗忘学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于弹性权重巩固的遗忘学习方法，包括通过训练数据集初始化模型参数，通过样本获取损失函数，并选择优化算法最小化损失函数，直至模型收敛，接收删除请求，获取待删除数据集，计算数据集的费歇耳信息矩阵，并结合待删除数据集修改损失函数，使用所述优化算法最小化损失函数，直至达到需求后输出删除数据集的模型。本发明适用于在线学习场景，可以有效保留之前学到的知识，在删除数据之前预先优化损失函数，可以快速适应新的任务。
本发明授权一种基于弹性权重巩固的遗忘学习方法在权利要求书中公布了：1.一种基于弹性权重巩固的遗忘学习方法，包括互联网服务提供商和用户，其特征在于：所述方法包括如下步骤： S1、通过互联网服务提供商收集图片式训练数据集初始化模型参数； S2、互联网服务提供商通过样本获取损失函数，并选择优化算法最小化损失函数，直至模型收敛； S3、互联网服务提供商接收用户删除请求，获取待删除数据集； S4、计算数据集的费歇耳信息矩阵，并结合待删除数据集修改损失函数； 所述步骤S4包括如下步骤： S41、将数据集输入至模型中，并计算损失函数； S42、计算损失函数对每个模型权重的梯度，并将每个模型权重的梯度平方作为费歇耳信息矩阵的元素； S43、根据所述步骤S42得到的费歇耳信息矩阵和待删除数据集修改损失函数； S5、使用所述优化算法最小化损失函数，直至达到需求后输出删除数据集的模型。
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杭州后量子密码科技有限公司，其通讯地址为：311121 浙江省杭州市余杭区五常街道爱橙街198号中电海康集团有限公司海创园区H号楼10层1005-32室；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”。
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