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龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种融合元学习的多终端协同训练算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：CN114330464B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202011033398.0，技术领域涉及：G06N3/0985；该发明授权一种融合元学习的多终端协同训练算法及系统是由王中风;王美琪;鲁安卓;薛瑞鑫;林军设计研发完成，并于2020-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合元学习的多终端协同训练算法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种融合元学习的多终端协同训练算法及系统，包括客户端加载位于本地的训练模型并初始化网络的权重参数；客户端利用本地存储的数据样本，采用元学习算法调整所述训练模型，得到调整后模型；服务器对来自多个客户端传输的调整后模型进行融合操作，得到平均模型。本申请提供的方法在联邦学习的基础上，在各个客户端引入针对小样本情境即少量训练数据的元学习算法，在训练中可以高效获取少量样本中的元信息，所训练出的模型对于新数据也有较好的迁移性，采用该方法训练出的客户端模型在服务器端进行融合后对于其它客户端的数据集也具有较高的处理精度。

本发明授权一种融合元学习的多终端协同训练算法及系统在权利要求书中公布了：1.一种融合元学习的多终端协同训练算法，其特征在于，包括： 客户端加载位于本地的训练模型并初始化网络的权重参数； 客户端利用数据样本，采用元学习算法调整所述训练模型，得到调整后模型；其中，所述数据样本来自服务器发送至各个客户端的数据包中，且服务器给各个客户端所发送的数据包均不重复； 服务器对来自多个客户端传输的调整后模型进行融合操作，得到平均模型； 其中，采用元学习算法调整所述训练模型的步骤包括： 客户端从数据样本中随机抽取一份数据包； 在客户端内部利用内循环更新训练模型的模型参数，利用更新参数计算模型损失； 当所有执行内循环的客户端完成内循环后，随机选取一定比例的客户端利用外循环更新训练模型的模型参数，以得到调整后的训练模型； 得到平均模型后，所述算法还包括： 服务器根据包含给所有客户端发送的数据样本的测试数据集，评估所述平均模型的精度，得到评估结果； 若所述评估结果为满足要求，则停止数据通信与训练； 若所述评估结果为未满足要求，则重新执行所述客户端利用数据样本，采用元学习算法调整所述训练模型，得到调整后模型的步骤。

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南京大学，其通讯地址为：210023 江苏省南京市栖霞区仙林大道163号；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”。