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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利基于层信息感知的个性化联邦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：CN119476532B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202411544505.4，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权基于层信息感知的个性化联邦方法是由张盈;王新昊;於志文;郭斌设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于层信息感知的个性化联邦方法在说明书摘要公布了：本申请公开了基于层信息感知的个性化联邦方法，具体涉及机器学习的领域。包括：将客户端模型分为头部部分和身体部分；对身体部分进行微调；确定身体部分的个性参数和全局参数；确定每个客户端的相似客户端；利用相似客户端更新每个客户端的个性参数，并利用全局客户端更新每个客户端的全局参数，得到更新身体部分，将更新身体部分与头部部分组合，得到第一个性化客户端模型；根据相似性确定客户端模型的特征优化状态，在确定达到预设优化状态时，对身体部分进行冻结，并对头部部分进行微调，得到第二个性化客户端模型；重新对头部部分进行冻结，直至微调的训练总轮次达到预设通信轮次。能提高模型各层的个性和泛化能力影响。

本发明授权基于层信息感知的个性化联邦方法在权利要求书中公布了：1.基于层信息感知的个性化联邦方法，其特征在于，包括： 步骤1、根据本地数据分布的敏感度，将客户端模型分为头部部分和身体部分； 步骤2、对所述头部部分进行冻结，对所述身体部分进行微调； 步骤3、确定所述身体部分的参数的敏感度，并根据身体部分的参数的敏感度，确定所述身体部分的个性参数和全局参数；其中，所述个性参数的敏感度大于所述全局参数的敏感度； 步骤4、确定每个客户端与其他客户端之间的相似性，根据相似性确定每个客户端的相似客户端； 步骤5、利用相似客户端更新每个客户端的个性参数，并利用全局客户端更新每个客户端的全局参数，得到更新身体部分，将所述更新身体部分与头部部分组合，得到第一个性化客户端模型； 步骤6、根据相似性确定客户端模型的特征优化状态，在确定客户端模型的优化状态达到预设优化状态时，对第一个性化客户端模型的身体部分进行冻结，并对头部部分进行微调，得到第二个性化客户端模型； 步骤7、重复步骤2-6，直至身体部分的微调与头部部分的微调的训练总轮次达到预设通信轮次，得到个性化客户端模型； 其中，当身体部分的微调结束后，训练总轮次达到预设通信轮次，将第一个性化客户端模型作为个性化客户端模型； 当头部部分的微调结束后，训练总轮次达到预设通信轮次，将第二个性化客户端模型作为个性化客户端模型。

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