浙江大学张振虎获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于域不变文本表征及域内全局先验的联邦学习方法及系统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：CN120508883B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202511000078.8，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于域不变文本表征及域内全局先验的联邦学习方法及系统是由张振虎;童若锋设计研发完成，并于2025-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于域不变文本表征及域内全局先验的联邦学习方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于域不变文本表征及域内全局先验的联邦学习方法及系统，通过引入文本嵌入作为全局表示，利用自然语言描述的类别标签生成稳定、无偏、且具有领域不变性的全局特征表示，通过本地特征与文本嵌入向量的相互引导，可有效缩小类内距离并扩大类间距离，从而缓解数据异构性问题。同时，所引入的域内先验模块通过聚合可观测数据嵌入生成全局样本先验，能够帮助本地模型更好地理解全局数据分布。相比传统依赖于图像特征生成的全局模型或原型，本发明方法基于文本嵌入及域内全局先验，不依赖于本地数据质量，天然具备去噪与泛化能力，有效缓解了全局目标随训练变化的问题。
本发明授权基于域不变文本表征及域内全局先验的联邦学习方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于域不变文本表征及域内全局先验的个性化联邦学习方法，其特征在于，包括在每个客户端训练本地数据得到本地模型的过程中引入域不变文本表征以及域内先验模块，具体为： 训练中采用图像及文本集合双模态输入，将输入的图像通过参与训练的图像编码器提取获得图像特征，将文本集合通过参与训练的文本编码器以及冻结文本编码器分别提取得到训练文本嵌入及冻结文本嵌入；该过程中利用图文对齐的对比损失优化图像特征及文本嵌入特征间的匹配；其中冻结文本编码器接收服务端下发的全局参数并锁定更新； 将训练文本嵌入经过域内先验模块计算域内先验，将域内先验和图像特征相加后输入到训练的分类器中，同时将图像特征单独输入到冻结分类器中，将训练的分类器以及冻结分类器的结果相加输出为预测结果；该过程由任务损失监督训练； 其中，所述冻结文本编码器、冻结分类器分别为上一迭代步结束后从服务器下载的全局文本编码器、全局分类器，并在当前迭代步中锁定更新。
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