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龍圖騰網恭喜京東科技控股股份有限公司申請的專利聯邦學習模型的訓練方法、裝置、電子設備和存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN113947211B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-16發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111183940.5，技術領域涉及：G06N20/00；該發明授權聯邦學習模型的訓練方法、裝置、電子設備和存儲介質是由楊愷;王虎;黃志翔;彭南博設計研發完成，并于2021-10-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本聯邦學習模型的訓練方法、裝置、電子設備和存儲介質在說明書摘要公布了：本申請提出一種聯邦學習模型的訓練方法、裝置、電子設備和存儲介質，其中，訓練方法包括：與數據提供方服務器進行樣本對齊；根據業務方服務器和數據提供方服務器的特征數量分別對業務方服務器和數據提供方服務器的特征進行編號，以生成特征編碼集，以及將數據提供方服務器的特征編號和公鑰發送至數據提供方服務器；獲取聯邦學習模型的當前樣本集和訓練參數集；根據當前樣本集、訓練參數集和特征編碼集，對聯邦學習模型進行M次迭代訓練；以及獲取第M次迭代訓練得到的聯邦學習模型的目標參數。由此，能夠在保證建模效果的同時減少建模的復雜度，從而使業務方服務器與數據提供方服務器之間的聯合訓練更加高效，進而提高了建模效率。

本發明授權聯邦學習模型的訓練方法、裝置、電子設備和存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種聯邦學習模型的訓練方法，其特征在于，包括：與數據提供方服務器進行樣本對齊；分別獲取業務方服務器和所述數據提供方服務器的特征數量，并根據所述特征數量分別對所述業務方服務器和所述數據提供方服務器的特征進行編號，以生成特征編碼集，以及將所述數據提供方服務器的特征編號和公鑰發送至所述數據提供方服務器；獲取聯邦學習模型的當前樣本集和訓練參數集；根據所述當前樣本集、所述訓練參數集和所述特征編碼集，對所述聯邦學習模型進行M次迭代訓練，其中，所述M為大于1的正整數；以及獲取第M次所述迭代訓練得到的所述聯邦學習模型的目標參數；其中，所述訓練參數集包括特征采樣率、訓練樣本上限值、訓練樣本下限值、決策樹棵數上限值、決策樹棵數下限值、第一參數變化速度和第二參數變化速度；其中，所述每次迭代訓練，包括：將所述M次迭代訓練中當前的迭代訓練作為第N次迭代訓練，其中，所述N為小于所述M的正整數；根據所述M、所述N、所述訓練樣本上限值、所述訓練樣本下限值和所述第一參數變化速度，生成樣本采樣率；根據所述M、所述N、所述決策樹棵數上限值、所述決策樹棵數下限值和所述第二參數變化速度，生成目標棵數；從所述當前樣本集中選取所述樣本采樣率的樣本以生成目標訓練集；從所述特征編碼集中選取所述特征采樣率的特征編碼以生成目標特征編碼集；將所述目標訓練集中每個樣本的編號，以及所述目標特征編碼集中所述數據提供方服務器的目標特征編號發送至所述數據提供方服務器；根據所述目標訓練集、所述目標特征編碼集和所述目標棵數，生成所述聯邦學習模型的目標參數；基于梯度提升算法，并根據所述目標參數和所述聯邦學習模型，生成所述當前樣本的優化標簽，其中，所述優化標簽為下一輪迭代訓練的所述當前樣本的訓練標簽。

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