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龍圖騰網恭喜深圳前海微眾銀行股份有限公司申請的專利一種模型的聯合訓練方法、設備及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：CN112163675B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-27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：202010947310.X，技術領域涉及：G06N20/00；該發明授權一種模型的聯合訓練方法、設備及存儲介質是由黃安埠設計研發完成，并于2020-09-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種模型的聯合訓練方法、設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本申請提供了一種模型的聯合訓練方法、設備及存儲介質，應用于服務端設備，所述方法包括：對初始全局模型進行切分，得到子模型集合，所述子模型集合中的各個子模型中的參數少于所述初始全局模型中的參數；將所述子模型集合中的至少兩個子模型發送至至少兩個客戶端，其中，不同的子模型發送至不同的客戶端；接收至少一個客戶端發送的訓練好的子模型，所述訓練好的子模型由客戶端基于訓練數據對接收到的子模型訓練得到；基于所述訓練好的子模型和所述初始全局模型合成當前全局模型。通過本申請，能夠提高聯邦學習模型的安全性。

本發明授權一種模型的聯合訓練方法、設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種模型的聯合訓練方法，其特征在于，所述方法應用于服務端設備，所述方法包括：從初始全局模型的多個參數中隨機選取至少兩個參數，并基于所述至少兩個參數和所述至少兩個參數的初始權重確定切分得到一個子模型，將多次切分得到的多個子模型確定為子模型集合，所述子模型集合中的各個子模型中的參數少于所述初始全局模型中的參數；將所述子模型集合中的至少兩個子模型發送至至少兩個客戶端，其中，不同的子模型發送至不同的客戶端；接收至少一個客戶端發送的訓練好的子模型，所述訓練好的子模型由客戶端基于訓練數據對接收到的子模型訓練得到；確定訓練參數集，若所述訓練參數集中的訓練參數處于一個所述訓練好的子模型中，則將所述訓練參數在所處訓練好的子模型中的訓練權重值確定為所述訓練參數的當前權重值；若所述訓練參數處于多個所述訓練好的子模型中，則將所述訓練參數在所處的各個訓練好的子模型中的訓練權重值的平均值，確定為所述訓練參數的當前權重值；將所述初始全局模型中的各個訓練參數的初始權重值替換為當前權重值，得到當前全局模型。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人深圳前海微眾銀行股份有限公司，其通訊地址為：518027 廣東省深圳市前海深港合作區前灣一路1號A棟201室；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。