中国科学院计算技术研究所陈益强获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院计算技术研究所申请的专利一种面向联邦的联邦的模型训练方法以及分类方法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：CN115456201B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202211188985.6，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权一种面向联邦的联邦的模型训练方法以及分类方法是由陈益强;卢旺;秦欣设计研发完成，并于2022-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种面向联邦的联邦的模型训练方法以及分类方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种面向联邦的联邦的模型训练方法，用于多个子联邦的子联邦模型训练，其中，每个子联邦是由同一组织的多个客户端构成的联邦，该方法包括：S1、在每个子联邦利用该子联邦的训练集在本地初始化训练其子联邦模型，其中，不同子联邦对应的子联邦模型的分类空间相同；S2、按照预定的传递顺序将前一个子联邦的子联邦模型传递给相邻的下一个子联邦，分别进行多轮联邦训练，得到含有公共知识的子联邦模型；S3、将含有公共知识的子联邦模型传递给每一个子联邦作为最终的教师模型，每个子联邦分别利用最终的教师模型的知识和本地的训练集训练其子联邦模型以得到每个子联邦最终的子联邦模型。
本发明授权一种面向联邦的联邦的模型训练方法以及分类方法在权利要求书中公布了：1.一种面向联邦的联邦的模型训练方法，其特征在于，用于多个子联邦的子联邦模型训练，其中，每个子联邦是由同一组织的多个客户端构成的联邦，子联邦的所有客户端将收集到的样本汇集到代表子联邦的设备上以形成该子联邦的包含训练集、验证集的数据集，该方法包括： S1、在每个子联邦利用该子联邦的训练集在本地初始化训练其子联邦模型，其中，不同子联邦对应的子联邦模型的分类空间相同； S2、按照预定的传递顺序将前一个子联邦的子联邦模型传递给相邻的下一个子联邦，分别进行多轮联邦训练，得到含有公共知识的子联邦模型，其中，每按预设的传递顺序执行一遍完整的传递过程完成一轮联邦训练，每个子联邦利用传递来的前一个子联邦模型的知识和本地的训练集完成对自身的子联邦模型的训练； S3、将所述含有公共知识的子联邦模型传递给每一个子联邦作为最终的教师模型，每个子联邦分别利用最终的教师模型的知识和本地的训练集训练其子联邦模型以得到每个子联邦最终的子联邦模型。
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