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龙图腾网获悉南京一目智能科技有限公司申请的专利基于联邦学习的边缘端模型更新方法、装置、设备及介质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：CN120124781B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202510608882.8，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权基于联邦学习的边缘端模型更新方法、装置、设备及介质是由潘勋;杨飞;李智强;陈天一设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于联邦学习的边缘端模型更新方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了基于联邦学习的边缘端模型更新方法、装置、设备及介质，包括：根据初始数据集和云端模型对边缘端模型进行知识蒸馏，得到初始边缘端模型；统计初始边缘端模型在各个验证样本上的推理置信度和推理结果，基于高斯混合模型拟合得到推理错误概率模型；各边缘端节点根据初始边缘端模型对多个边缘端样本进行推理预测，得到样本置信度；确定各边缘端样本的推理错误概率，筛选出困难样本，获取困难样本对应的特征图上传至云端；对特征图进行聚合得到特征图集合，根据特征图集合和云端模型对初始边缘端模型进行知识蒸馏，得到目标边缘端模型。本发明降低了边缘端设备的运算成本，并增强了边缘端设备的数据安全性，可应用于人工智能技术领域。

本发明授权基于联邦学习的边缘端模型更新方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习的边缘端模型更新方法，其特征在于，包括以下步骤： 根据初始数据集训练云端模型，根据所述云端模型初始化边缘端模型，并根据所述初始数据集和所述云端模型对所述边缘端模型进行知识蒸馏，得到初始边缘端模型； 统计所述初始边缘端模型在预设验证集的各个验证样本上的推理置信度和推理结果，基于高斯混合模型对所述推理置信度和所述推理结果进行拟合，得到推理错误概率模型； 将所述初始边缘端模型下发至各个边缘端节点，使得各所述边缘端节点根据所述初始边缘端模型对多个边缘端样本进行推理预测，得到各所述边缘端样本的样本置信度； 根据所述推理错误概率模型和所述样本置信度确定各所述边缘端样本的推理错误概率，根据所述推理错误概率从所述边缘端样本中筛选出困难样本，进而获取所述困难样本对应的特征图，并将所述特征图上传至云端； 对各所述边缘端节点上传的所述特征图进行聚合得到特征图集合，并根据所述特征图集合和所述云端模型对所述初始边缘端模型进行知识蒸馏，得到目标边缘端模型； 其中，所述推理结果为推理正确或推理错误，所述推理错误概率模型用于表征不同置信度下推理错误的概率，所述边缘端节点为AI洗衣机，所述初始数据集为预设的衣物图片数据集，所述验证样本为预设的衣物图片验证样本，所述边缘端样本为所述边缘端节点采集的衣物图片样本，所述目标边缘端模型为用于对衣物图片进行检测识别的AI模型。

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