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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利模型的训练方法、数据重构方法以及电子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：CN116011560B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202211707606.X，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权模型的训练方法、数据重构方法以及电子设备是由张兰;高欣奔设计研发完成，并于2022-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型的训练方法、数据重构方法以及电子设备在说明书摘要公布了：本公开提供了一种模型的训练方法、数据重构方法、装置、设备及存储介质，可以应用于人工智能技术领域，具体应用于分布式机器学习技术领域。该方法包括：从训练样本集中确定与第一目标标签信息对应的第一目标训练样本，其中，第一目标标签信息与第二目标标签信息相对应，第二目标标签信息是与第二目标训练样本对应的标签信息；将第一目标训练样本输入第一伪客户端模型，得到第一伪中间层输出信息；将第一伪中间层输出信息输入第一服务器模型，得到第一输出信息；根据第一输出信息和第一目标标签信息，调整第一伪客户端模型的模型参数。

本发明授权模型的训练方法、数据重构方法以及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种数据重构方法，包括： 将目标数据输入重构模型，得到原始重构数据； 其中，所述重构模型是通过以下操作训练得到的：将第五目标训练样本输入伪客户端模型，得到第四伪中间层输出信息；将所述第四伪中间层输出信息输入第五深度学习模型，得到重构样本；根据所述第五目标训练样本和所述重构样本，调整所述第五深度学习模型的模型参数，得到所述重构模型； 将所述原始重构数据输入伪客户端模型，得到中间重构数据； 在确定所述目标数据和所述中间重构数据之间的差值满足预设条件的情况下，将所述原始重构数据确定为目标重构数据； 其中，所述伪客户端模型包括第一伪客户端模型和第二伪客户端模型中的之一； 其中，第一深度学习模型包括第一伪客户端模型和第一服务器模型，所述第一深度学习模型部署于服务器；所述第一伪客户端模型是通过以下操作训练得到的：从训练样本集中确定与第一目标标签信息对应的第一目标训练样本，其中，所述第一目标标签信息与第二目标标签信息相匹配，所述第二目标标签信息是与第二目标训练样本对应的标签信息，所述第二目标训练样本用于训练第二深度学习模型中的第一真实客户端模型，所述第二深度学习模型还包括所述第一服务器模型，所述第一真实客户端模型部署于客户端；将所述第一目标训练样本输入第一伪客户端模型，得到第一伪中间层输出信息；将所述第一伪中间层输出信息输入所述第一服务器模型，得到第一输出信息；根据所述第一输出信息和所述第一目标标签信息，调整所述第一伪客户端模型的模型参数； 其中，第三深度学习模型包括第二伪客户端模型和第二服务器模型，所述第二伪客户端模型包括第一伪客户端模块和第二伪客户端模块，所述第三深度学习模型部署于服务器；所述第二伪客户端模型是通过以下操作训练得到的：从训练样本集中确定与第三目标标签信息对应的第三目标训练样本，其中，所述第三目标标签信息与第四目标标签信息相对应，所述第四目标标签信息是与第四目标训练样本对应的标签信息，所述第四目标训练样本用于训练第四深度学习模型中的第二真实客户端模型，所述第二真实客户端模型包括第一真实客户端模块和第二真实客户端模块，所述第四深度学习模型还包括所述第二服务器模型，所述第二真实客户端模型部署于客户端；将所述第三目标训练样本输入所述第一伪客户端模块，得到第二伪中间层输出信息；将所述第二伪中间层输出信息输入所述第二服务器模型，得到第三伪中间层输出信息；将所述第三伪中间层输出信息输入所述第二伪客户端模块，得到第二输出信息；根据所述第二输出信息和所述第三目标标签信息，调整所述第二伪客户端模型的模型参数。

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