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龙图腾网获悉华为技术有限公司申请的专利一种联邦学习方法以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：CN115249073B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202110450585.7，技术领域涉及：G06N20/20；该发明授权一种联邦学习方法以及装置是由张琦;周培晨;陈钢;陈东升设计研发完成，并于2021-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种联邦学习方法以及装置在说明书摘要公布了：本申请提供一种联邦学习方法以及装置，用于在跨设备的联邦学习过程中，对各个服务端之间的聚合信息进行同步，从而使每轮迭代学习过程中服务端的数据保持同步，使每个服务端上都具有更全面的数据，提高整体的学习效率。该方法包括：第一服务端接收至少一个第一客户端发送的请求消息；第一服务端向至少一个第一客户端发送全局模型和训练配置参数；第一服务端接收至少一个第一客户端分别反馈的第一模型更新参数；第一服务端对第一模型更新参数进行聚合以得到在本轮迭代中的第一聚合信息；第一服务端获取第二服务端发送的第二聚合信息；第一服务端基于第一聚合信息和第二聚合信息，更新第一服务端上存储的全局模型。

本发明授权一种联邦学习方法以及装置在权利要求书中公布了：1.一种联邦学习方法，其特征在于， 应用于联邦学习系统，所述联邦学习系统中包括多个服务端和多个客户端，所述多个服务端包括第一服务端和第二服务端，所述多个服务端用于进行迭代学习以实现联邦学习，其中所述迭代学习中的任意一轮迭代的过程包括： 所述第一服务端接收至少一个第一客户端发送的请求消息，所述请求消息用于请求所述第一服务端中存储的全局模型； 所述第一服务端向所述至少一个第一客户端发送所述全局模型的信息和训练配置参数； 所述第一服务端接收至少一个第一客户端分别反馈的第一模型更新参数，所述第一模型更新参数是所述至少一个第一客户端训练的全局模型的参数； 所述第一服务端对所述至少一个第一客户端反馈的第一模型更新参数进行聚合，以得到在本轮迭代中的第一聚合信息； 所述第一服务端获取所述第二服务端发送的第二聚合信息，所述第二聚合信息为所述第二服务端在本轮迭代中，对接收到的第二模型更新参数进行聚合得到的信息； 所述第一服务端基于所述第一聚合信息和所述第二聚合信息，更新所述第一服务端上存储的所述全局模型，以得到更新后的全局模型。

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