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龙图腾网获悉中国电信股份有限公司技术创新中心;中国电信股份有限公司申请的专利一种模型训练方法、装置、介质和电子设备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：CN117057437B 。

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：202310822786.4，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权一种模型训练方法、装置、介质和电子设备是由李鑫超;章枝宪;杨诗友;周旭华;于文青设计研发完成，并于2023-07-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模型训练方法、装置、介质和电子设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种模型训练方法、装置、介质和电子设备，包括：获取发起端任务训练样本；重复如下步骤：将发起端任务训练样本输入发起端底层模型，得到第一中间特征数据；接收由各个协作终端发送的第二中间特征数据；根据第一中间特征数据和第二中间特征数据，得到融合特征数据；将融合特征数据输入到待训练的纵向联邦学习模型的上层模型，确定目标任务损失值；分别确定第一中间特征数据的第一训练偏差和各个第二中间特征数据的第二训练偏差；基于目标任务损失值和第一训练偏差更新任务端底层模型和上层模型的模型参数，并基于第二训练偏差指示各个协作终端更新各自对应的协作端底层模型的模型参数，直至目标任务损失值收敛至预设的目标值。

本发明授权一种模型训练方法、装置、介质和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，应用于纵向联邦学习系统的目标任务发起终端；所述纵向联邦学习系统包括多个参与终端；所述多个参与终端中包括多个任务发起终端和至少一个数据提供终端；所述目标任务发起终端为所述多个任务发起终端中的任意一个；所述方法包括： 获取发起端任务训练样本； 重复执行如下步骤： 将所述发起端任务训练样本输入待训练的纵向联邦学习模型的发起端底层模型，得到所述发起端底层模型输出的第一中间特征数据； 接收由所述目标任务发起终端的各个协作终端发送的第二中间特征数据；所述协作终端是从所述多个参与终端中选择的；所述第二中间特征数据是各个协作终端的待训练的纵向联邦学习模型的协作端底层模型基于各自本地存储的协作端任务训练样本得到的中间特征数据； 根据所述第一中间特征数据和所述第二中间特征数据，得到目标任务的训练样本的融合特征数据；所述目标任务为所述目标任务发起终端对应的任务； 将所述融合特征数据输入到待训练的纵向联邦学习模型的上层模型，确定目标任务损失值； 分别确定所述第一中间特征数据的第一训练偏差和各个第二中间特征数据的第二训练偏差； 基于所述目标任务损失值和所述第一训练偏差更新任务端底层模型和所述上层模型的模型参数，并基于所述第二训练偏差指示各个所述协作终端更新各自对应的所述协作端底层模型的模型参数，直至所述目标任务损失值收敛至预设的目标值为止，得到已训练的纵向联邦学习模型。

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