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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利一种模型训练的方法、相关装置、设备以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：CN114334036B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202111417472.3，技术领域涉及：G16C20/50；该发明授权一种模型训练的方法、相关装置、设备以及存储介质是由吴秉哲设计研发完成，并于2021-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模型训练的方法、相关装置、设备以及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于联邦学习的模型训练方法，涉及人工智能领域。本申请包括：获取K个分子样本特征以及K个分子标注特征；根据贝塔分布确定K个特征混合基数；根据K个特征混合基数、K个分子样本特征以及K个分子标注特征，生成混合分子样本的目标分子样本特征以及目标分子标注特征；根据目标分子样本特征以及目标分子标注特征，获取针对本地模型的第一局部梯度值，当满足模型训练条件时，得到第二局部梯度值；向中心设备发送第二局部梯度值。本申请还提供了相关装置、设备及存储介质。本申请能够消除噪声的影响，从而提升模型的鲁棒性。此外，在联邦学习框架下多个机构可共同训练一个全局模型，有利于提升模型预测的准确性。

本发明授权一种模型训练的方法、相关装置、设备以及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种模型训练的方法，其特征在于，应用于本地设备；所述方法包括： 获取K个分子样本特征以及K个分子标注特征，其中，所述分子样本特征与所述分子标注特征具有对应关系，所述K为大于1的整数； 获取满足贝塔分布的至少三个随机数； 根据所述至少三个随机数之和，对每个随机数进行归一化，得到所述每个随机数所对应的特征混合基数，其中，所述至少三个随机数所对应的特征混合基数之和为1；所述K个分子样本特征包括至少三个分子样本特征，所述K个分子标注特征包括至少三个分子标注特征； 采用所述每个随机数所对应的特征混合基数，对所述至少三个分子样本特征进行加权求和，得到混合分子样本的目标分子样本特征； 采用所述每个随机数所对应的特征混合基数，对所述至少三个分子标注特征进行加权求和，得到所述混合分子样本的目标分子标注特征；所述K个分子样本特征以及所述K个分子标注特征源于K个分子样本；所述K个分子样本包括有噪声的分子样本和无噪声的分子样本； 根据所述目标分子样本特征以及所述目标分子标注特征，获取针对本地模型的第一局部梯度值，当满足模型训练条件时，得到第二局部梯度值； 向中心设备发送所述第二局部梯度值； 所述K个分子样本是所述本地设备通过以下方式获取到的： 向目标本地设备发送数据调用请求；所述目标本地设备与所述本地设备属于不同的机构； 若所述目标本地设备对所述数据调用请求鉴权通过，则从所述目标本地设备中获取P个分子样本，其中，所述P为大于或等于1的整数； 从本地数据库中获取Q个分子样本，其中，所述Q为大于或等于1的整数； 将所述P个分子样本和所述Q个分子样本作为所述K个分子样本。

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