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龙图腾网获悉腾讯云计算(北京)有限责任公司申请的专利数据处理方法、装置、设备以及介质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：CN115222064B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202111604853.2，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权数据处理方法、装置、设备以及介质是由吴佳祥;白帆;沈鹏程;李绍欣设计研发完成，并于2021-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本数据处理方法、装置、设备以及介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种数据处理方法、装置、设备以及介质，该方法包括：获取N个局部识别模型在第r个同步周期所对应的局部模型参数，对N个局部识别模型分别对应的局部模型参数进行参数融合，得到第r个同步周期对应的目标全局模型；获取N个局部识别模型在第r‑1个同步周期时的历史全局模型，根据历史全局模型和目标全局模型，生成第r个同步周期对应的全局联邦动量；将全局联邦动量发送至N个客户端，以使N个客户端分别根据全局联邦动量对所关联的局部识别模型进行参数更新，得到对象识别模型。采用本申请实施例，可以提高局部识别模型的训练效率，以及提高对局部识别模型进行训练得到的对象识别模型的模型性能。

本发明授权数据处理方法、装置、设备以及介质在权利要求书中公布了：1.一种数据处理方法，其特征在于，包括： 获取N个局部识别模型在第r个同步周期所对应的局部模型参数；所述N个局部识别模型分别由不同的客户端进行独立训练得到，每个客户端均包括用于训练所关联的局部识别模型的多媒体样本数据，所述多媒体样本数据包含具有目标对象类型的对象，N和r均为大于1的正整数，且N为客户端的数量； 对所述N个局部识别模型分别对应的局部模型参数进行参数融合，得到所述第r个同步周期对应的目标全局模型； 获取所述N个局部识别模型在第r-1个同步周期时的历史全局模型，获取所述N个局部识别模型在第r个同步周期内的训练学习率，获取所述目标全局模型与所述历史全局模型之间的模型参数差值；所述历史全局模型是基于N个客户端分别在所述第r-1个同步周期所上传的局部模型参数所生成的； 将所述模型参数差值与所述训练学习率之间的比值，确定为所述第r个同步周期对应的全局联邦动量；所述全局联邦动量用于指示所述N个局部识别模型的训练方向； 将所述全局联邦动量发送至所述N个客户端，以使所述N个客户端分别根据所述全局联邦动量对所关联的局部识别模型进行参数更新，得到对象识别模型；所述对象识别模型用于识别多媒体数据中所包含的具有所述目标对象类型的对象。

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