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龍圖騰網(wǎng)恭喜新奧新智科技有限公司申請(qǐng)的專利一種基于聯(lián)合學(xué)習(xí)的信息分類方法和裝置獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN113869459B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-13發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202111269972.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/241；該發(fā)明授權(quán)一種基于聯(lián)合學(xué)習(xí)的信息分類方法和裝置是由趙蕾設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-10-29向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于聯(lián)合學(xué)習(xí)的信息分類方法和裝置在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種基于聯(lián)合學(xué)習(xí)的信息分類方法和裝置。該方法包括：通過服務(wù)器接收參與方上傳的數(shù)據(jù)信息，其中數(shù)據(jù)信息至少包含：其中數(shù)據(jù)信息至少包含：參與方的本地模型信息和或本地模型信息對(duì)應(yīng)的本地模型訓(xùn)練的參數(shù)；根據(jù)調(diào)取聯(lián)合學(xué)習(xí)框架中的預(yù)設(shè)條件對(duì)參與方上傳的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行篩選，以得到數(shù)據(jù)信息的分類；將數(shù)據(jù)信息的分類加入分類任務(wù)隊(duì)列的消息下發(fā)參與方；響應(yīng)參與方上傳的本地模型的執(zhí)行信息，確定參與方的本地模型的訓(xùn)練方案；將訓(xùn)練方案加密后下發(fā)至所述參與方。本發(fā)明在進(jìn)行模型訓(xùn)練時(shí)能夠高效實(shí)時(shí)的對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，以提高參與方的本地模型的訓(xùn)練精度和穩(wěn)定性。

本發(fā)明授權(quán)一種基于聯(lián)合學(xué)習(xí)的信息分類方法和裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于聯(lián)合學(xué)習(xí)的信息分類方法，其特征在于，包括：服務(wù)器接收參與方上傳的數(shù)據(jù)信息，其中所述數(shù)據(jù)信息至少包含：所述參與方的圖像信息的本地模型信息和或文本信息的本地模型信息和所述本地模型信息對(duì)應(yīng)的本地模型訓(xùn)練的參數(shù)，所述本地模型信息包含本地模型訓(xùn)練的目標(biāo)應(yīng)用環(huán)境值、期望值以及設(shè)備的硬件系數(shù)中的至少一項(xiàng)；根據(jù)調(diào)取聯(lián)合學(xué)習(xí)框架中的預(yù)設(shè)條件對(duì)參與方上傳的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行篩選，以得到數(shù)據(jù)信息的分類；其中包括：根據(jù)所述參與方發(fā)送的數(shù)據(jù)信息為該參與方設(shè)置相應(yīng)的標(biāo)簽；將所述數(shù)據(jù)信息的分類加入分類任務(wù)隊(duì)列的消息下發(fā)所述參與方；響應(yīng)參與方上傳的本地模型的執(zhí)行信息，確定所述參與方的本地模型的訓(xùn)練方案；將所述訓(xùn)練方案加密后下發(fā)至所述參與方；確定所述參與方的本地模型的訓(xùn)練方案包括：響應(yīng)參與方上傳的本地模型的執(zhí)行信息；將所述執(zhí)行信息與所述數(shù)據(jù)信息的分類相匹配；當(dāng)匹配的信息為更新參與方發(fā)送的本地模型時(shí)，計(jì)算所述參與方訓(xùn)練本地模型目標(biāo)訓(xùn)練輪數(shù)的值，確定所述本地模型的訓(xùn)練方案為更新訓(xùn)練模型方案；當(dāng)匹配的信息為所述參與方當(dāng)前對(duì)本地模型訓(xùn)練為最后一輪訓(xùn)練時(shí)，計(jì)算所述參與方最后一輪本地模型訓(xùn)練的參數(shù)的平均值，并將所述平均值作為最終的訓(xùn)練模型參數(shù)，確定所述本地模型的訓(xùn)練方案為訓(xùn)練模型方案。

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