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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國電信股份有限公司申請的專利聯(lián)邦學習模型訓練方法、裝置、非易失性存儲介質(zhì)及電子設備獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN116720592B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-04-15發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202310912918.2，技術領域涉及：G06N20/00；該發(fā)明授權聯(lián)邦學習模型訓練方法、裝置、非易失性存儲介質(zhì)及電子設備是由張詩杭;張妍;王迪;趙建英;賈迪楠設計研發(fā)完成，并于2023-07-24向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本聯(lián)邦學習模型訓練方法、裝置、非易失性存儲介質(zhì)及電子設備在說明書摘要公布了：本申請公開了一種聯(lián)邦學習模型訓練方法、裝置、非易失性存儲介質(zhì)及電子設備。其中，該方法包括：確定全局模型和各個第一節(jié)點對應的本地模型，其中，本地模型存儲在對應的第一節(jié)點；通過各個第一節(jié)點對全局模型和本地模型進行多輪次訓練，其中，在每一訓練輪次中，第一節(jié)點均會采用第一節(jié)點對應的數(shù)據(jù)對全局模型進行訓練，并在對全局模型訓練完成后，對本地模型進行訓練；獲取進行多輪次訓練后得到的目標全局模型和各個第一節(jié)點對應的目標本地模型。本申請解決了相關技術中的多任務聯(lián)邦學習模型在訓練過程中存在客戶端不平等、計算冗余的問題導致的訓練完成后的部分本地節(jié)點中的模型性能達不到用戶需求，且訓練過程占用計算資源過多的技術問題。

本發(fā)明授權聯(lián)邦學習模型訓練方法、裝置、非易失性存儲介質(zhì)及電子設備在權利要求書中公布了：1.一種聯(lián)邦學習模型訓練方法，其特征在于，包括：確定全局模型和各個第一節(jié)點對應的本地模型，其中，所述本地模型存儲在對應的所述第一節(jié)點中；通過各個所述第一節(jié)點對所述全局模型和所述本地模型進行多輪次訓練，其中，在每一訓練輪次中，所述第一節(jié)點均會采用所述第一節(jié)點對應的數(shù)據(jù)對所述全局模型進行訓練，并在對所述全局模型訓練完成后，對所述本地模型進行訓練；獲取進行所述多輪次訓練后得到的目標全局模型和各個所述第一節(jié)點對應的目標本地模型，其中，各個所述第一節(jié)點對應的所述目標本地模型的測試指標均在預設測試指標取值范圍內(nèi)。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢嗳?a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" >中國電信股份有限公司，其通訊地址為：100033 北京市西城區(qū)金融街31號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。