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龙图腾网获悉香港中文大学(深圳)申请的专利一种联邦知识蒸馏方法、装置、设备及存储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：CN115879571B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202211531216.1，技术领域涉及：G06N20/20；该发明授权一种联邦知识蒸馏方法、装置、设备及存储介质是由汉鹏超;黄建伟设计研发完成，并于2022-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种联邦知识蒸馏方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种联邦知识蒸馏方法、装置、设备及存储介质，涉及机器学习技术领域，包括：分别利用每个用户端的私有数据集对本地模型进行训练得到训练后本地模型；分别将相同公共数据输入至各个训练后本地模型，得到模型输出结果，并将所有模型输出结果上传至中心服务器，以便中心服务器利用模型输出结果训练判别器模型；通过中心服务器计算所有模型输出结果的平均值得到平均模型输出，并将平均模型输出和判别器模型的损失函数相对于用户端本地模型输出的梯度下发至对应的用户端，以便用户端利用平均模型输出和梯度对用户端本地模型进行知识迁移。本申请利用位于中心服务器的判别器模型能够实现多用户端间灵活高效的知识迁移，并降低通信成本。

本发明授权一种联邦知识蒸馏方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种位于网络边缘上的用户端之间的知识迁移方法，其特征在于，包括： 分别利用每个用户端的私有数据集对所述用户端的本地模型进行训练，得到多个训练后本地模型；所述私有数据集为分布在所述网络边缘上的用户数据； 分别将相同公共数据输入至各个所述训练后本地模型，得到相应的多个模型输出结果，并将所有所述模型输出结果上传至中心服务器，以便所述中心服务器利用所述模型输出结果训练判别器模型；所述公共数据为所述网络边缘上的各所述用户端共同维护的公共数据集，所述判别器模型用于执行第一任务和第二任务；其中，所述第一任务为识别各所述模型输出结果所属的用户端，以及与所述网络边缘上的所述用户端的本地模型之间形成对抗学习，所述第二任务为对所述用户端的本地模型输出所对应的数据标签进行分类； 通过所述中心服务器计算所有所述模型输出结果的平均值得到平均模型输出，并将所述平均模型输出和所述判别器模型的损失函数相对于所述训练后本地模型输出的梯度下发至对应的所述用户端； 通过所述用户端利用所述平均模型输出和所述梯度对所述训练后本地模型进行知识迁移，以完成所述网络边缘上的各所述用户端之间的知识迁移。

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香港中文大学(深圳)，其通讯地址为：518000 广东省深圳市龙岗区龙翔大道2001号；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”。

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