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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利基于持续学习的联邦学习方法以及相关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：CN115222061B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202210908742.9，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权基于持续学习的联邦学习方法以及相关设备是由李泽远;王健宗;曹康养设计研发完成，并于2022-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于持续学习的联邦学习方法以及相关设备在说明书摘要公布了：本申请涉及计算机技术领域，提供了一种基于持续学习的联邦学习方法以及相关设备，方法应用于包括服务器、多个客户端的联邦学习系统，服务器和客户端均存储有基于第一样本数据集训练得到的第一联邦学习模型，所述方法通过客户端获取第二样本数据集，第二样本数据集和第一样本数据集分别用于第一联邦学习模型不同的学习任务，并从第一样本数据中提取多个样本数据作为辅助样本数据，在模型学习第二样本数据集的同时，最小化学习多个辅助样本数据时产生的损失对本地模型进行训练。本申请实施例通过在模型学习新任务的同时，融入学习多个旧样本时产生的损失来修正模型梯度，保护模型学习到的旧知识，缓解灾难性遗忘。

本发明授权基于持续学习的联邦学习方法以及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种基于持续学习的联邦学习方法，其特征在于，所述方法应用于联邦学习系统，所述系统包括服务器、多个客户端，所述服务器分别与多个所述客户端通信连接，所述服务器和所述客户端均存储有基于第一样本数据集训练得到的医学图像分割模型，第一样本数据集为器官图像样本，所述方法包括： 通过所述客户端获取第二样本数据集，所述第二样本数据集和所述第一样本数据集分别用于所述医学图像分割模型不同的学习任务，所述第二样本数据集为细胞图像样本； 通过所述客户端获取所述第一样本数据集中每个样本数据的预测难度，并按照所述预测难度从大到小对所述第一样本数据集中的每个样本数据进行排序，按照排序从所述第一样本数据集中提取多个样本数据作为辅助样本数据； 通过所述客户端将多个所述辅助样本数据输入至所述医学图像分割模型，得到多个所述辅助样本数据对应的第一分类预测值； 通过所述客户端将所述医学图像分割模型作为本地模型，将所述第二样本数据集以及多个所述辅助样本数据输入至所述本地模型，得到所述第二样本数据集中每个样本数据以及多个所述辅助样本数据对应的第二分类预测值； 确定所述第二样本数据集中每个样本数据的真实分类标签，以最小化所述第二样本数据集中每个样本数据的第二分类预测值以及真实分类标签之间的差异为训练目标，确定第一损失函数； 以最小化每个所述辅助样本数据的第一分类预测值和第二分类预测值之间的差异为训练目标，确定第二损失函数； 基于所述第一损失函数和所述第二损失函数对所述本地模型进行训练； 通过所述客户端将训练后的所述本地模型上传至所述服务器； 通过所述服务器接收多个所述客户端上传的所述本地模型，对所述医学图像分割模型和多个所述本地模型进行整合处理，得到第二联邦学习模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人平安科技(深圳)有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市福田区福田街道福安社区益田路5033号平安金融中心23楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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