买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉人工智能与数字经济广东省实验室(深圳)申请的专利一种基于联邦学习的模型训练方法及系统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：CN119378651B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202411544459.8，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权一种基于联邦学习的模型训练方法及系统是由杨海良;廖俊杰;崔来中设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于联邦学习的模型训练方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于联邦学习的模型训练方法及系统。该方法包括：通过中心服务器依据目标数据集的类别总量、客户端数量及基础客户端的数据类别量得到基础客户端的子训练集；通过目标客户端依据目标子训练集分部梯度更新训练基础神经网络，得到待选提取层参数、目标特征识别层、目标类平均激活向量及目标类威布尔概率分布；通过中心服务器平均计算全量待选提取层参数得到目标提取层参数，结合预设元分类器及全量目标特征识别层构建初始全局模型；通过目标客户端基于目标子训练集、目标类平均激活向量及目标类威布尔概率分布训练初始全局模型，得到目标全局模型。通过本发明的技术方案，能够实现异构数据场景的模型训练，提高了模型的准确性。

本发明授权一种基于联邦学习的模型训练方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习的模型训练方法，其特征在于，所述方法应用于异构数据场景，所述方法包括： 通过中心服务器确定当前训练场景对应的基础神经网络、目标数据集、基础客户端集合及各基础客户端对应的数据类别量，依据目标数据集的类别总量、基础客户端集合中的客户端数量及各基础客户端对应的数据类别量划分处理所述目标数据集，得到各个基础客户端对应的子训练集，并将各个子训练集及基础神经网络发送至对应的基础客户端； 通过目标客户端依据目标子训练集对所述基础神经网络中的特征提取层及特征识别层进行分部梯度更新训练，得到待选提取层参数、目标特征识别层、目标类平均激活向量及目标类威布尔概率分布，并将所述待选提取层参数及目标特征识别层发送至中心服务器；其中，目标客户端为当前训练轮次中参与训练的基础客户端； 通过中心服务器对全量待选提取层参数进行平均计算，得到目标提取层参数，并基于所述目标提取层参数、预设元分类器及全量目标特征识别层构建初始全局模型，将所述初始全局模型发送至目标客户端； 通过目标客户端基于目标子训练集、目标类平均激活向量及目标类威布尔概率分布对所述初始全局模型进行训练，得到训练好的目标全局模型。

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人工智能与数字经济广东省实验室(深圳)，其通讯地址为：518000 广东省深圳市光明区玉塘街道科润大厦；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”。