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龙图腾网获悉北京国电通网络技术有限公司;国网信息通信产业集团有限公司申请的专利基于边端协同的模型训练方法及相关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：CN119358637B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202411221451.8，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权基于边端协同的模型训练方法及相关设备是由徐长斌;李军;王斯诺;刘伟;孙实杰;李媛;翟斌设计研发完成，并于2024-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于边端协同的模型训练方法及相关设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于边端协同的模型训练方法及相关设备，所述方法包括：根据移动设备资源参数对待训练模型进行拆分，得到第一模型和第二模型；基于移动设备的本地数据对第二模型进行知识蒸馏得到蒸馏模型；将蒸馏模型的第一参数发送至数据处理器，得到第二参数，将第二参数上传至服务器；基于第二参数和待训练模型的第三参数，计算得到第四参数；基于第四参数，对第一模型进行更新，得到第三模型和第三模型的第五参数；基于第五参数，对蒸馏模型进行训练，得到第四模型的第六参数；当停止训练，将第三模型和第四模型作为训练好的模型。本申请通过结合联邦学习与拆分学习架构，在有限的算力资源以及较高的对数据隐私要求下推动模型的训练。

本发明授权基于边端协同的模型训练方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种基于边端协同的模型训练方法，其特征在于，包括： 根据获取的移动设备资源参数，对待训练模型进行拆分，得到第一模型和第二模型； 基于移动设备的本地数据，利用移动设备对所述第二模型进行知识蒸馏，得到蒸馏模型； 利用移动设备将所述蒸馏模型的第一参数发送至数据处理器，得到第二参数，利用所述数据处理器将所述第二参数上传至服务器，包括：利用移动设备将所述蒸馏模型的第一参数发送至所述数据处理器；利用所述数据处理器对所述第一参数进行聚合处理，得到所述第二参数；利用所述数据处理器将所述第二参数上传至所述服务器； 利用服务器，基于所述第二参数和所述待训练模型的第三参数，计算得到第四参数； 基于所述第四参数，利用服务器对所述第一模型进行更新，得到第三模型和所述第三模型的第五参数； 基于所述第一参数，计算得到第四模型的第六参数； 响应于达到停止训练的条件，将所述第三模型和第四模型作为训练好的模型； 所述基于所述第二参数和所述待训练模型的第三参数，计算得到第四参数，包括： 其中，wnew表示第四参数，wglobal表示第三参数，表示第二参数，i表示第i个交换机，η表示待训练模型的学习率，N表示参与本轮训练的移动设备的数量。

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