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！

龙图腾网获悉天翼安全科技有限公司申请的专利一种模型聚合训练方法及装置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：CN116029390B 。

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：202211712039.7，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权一种模型聚合训练方法及装置是由周涛;杨凯文;贾晋康;刘紫千设计研发完成，并于2022-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模型聚合训练方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种模型聚合训练方法及装置，该方法为：将初始化后的机器学习模型下发给至少一个协作方设备，分别获得至少一个协作方设备发送的模型梯度更新参数，并构建模型梯度更新集合；使用预设测试集进行联邦学习训练任务的全局模型预测，获得本轮模型准确率，对本轮模型准确率进行准确率审查，根据获得的审查结果和模型梯度更新集合，进行基于贝叶斯差分隐私的全局模型更新，获得更新后的全局模型；通过第一隐私会计对全局模型的本轮训练过程进行追踪，获得本轮隐私成本；汇总本轮前的所有训练轮分别对应的最大隐私成本，获得合并隐私消耗；如果合并隐私消耗大于第一预设隐私预算，确定结束联邦训练，获得目标机器学习模型。

本发明授权一种模型聚合训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种模型聚合训练方法，其特征在于，应用于主训练设备，所述方法包括： 将初始化后的机器学习模型下发给至少一个协作方设备，分别获得所述至少一个协作方设备发送的模型梯度更新参数，并根据获得的至少一个所述模型梯度更新参数，构建模型梯度更新集合；其中，模型梯度更新参数为协作方设备基于本地数据对所述初始化后的机器学习模型进行训练后所获得的； 使用预设测试集进行联邦学习训练任务的全局模型预测，获得本轮模型准确率，并对所述本轮模型准确率进行准确率审查，并根据获得的审查结果和所述模型梯度更新集合，进行基于贝叶斯差分隐私的全局模型更新，获得更新后的全局模型，所述全局模型包括在所述至少一个协作方设备上训练的所有初始化后的机器学习模型； 通过第一隐私会计对所述全局模型的本轮训练过程进行追踪，获得本轮隐私成本；汇总所述本轮前的所有训练轮分别对应的最大隐私成本，获得合并隐私消耗； 如果所述合并隐私消耗大于第一预设隐私预算，确定结束联邦训练，获得目标机器学习模型。

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天翼安全科技有限公司，其通讯地址为：100010 北京市东城区朝阳门北大街19号中国电信大厦；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。