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龙图腾网获悉北京天融信网络安全技术有限公司;北京天融信科技有限公司;北京天融信软件有限公司申请的专利机器学习模型的训练方法、装置及电子设备、存储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：CN115146787B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202210768781.3，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权机器学习模型的训练方法、装置及电子设备、存储介质是由江军;李雪莹;王炜;陈世武设计研发完成，并于2022-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本机器学习模型的训练方法、装置及电子设备、存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种机器学习模型的训练方法、装置及电子设备、存储介质，其中，机器学习模型的训练方法包括：基于本地存储的样本数据训练所述机器学习模型，直至所述机器学习模型满足第一预设训练条件并得到第一模型参数；将所述第一模型参数发送给若干个分布式节点，以使每个分布式节点基于所述第一模型参数训练机器学习模型并得到机器学习模型的第一精确度等步骤。本申请采用分布式方式训练模型，能够克服模型训练过程中，训练数据分布未知、数据隐私保护、数据分散存储等这一技术问题，进而实现有效训练模型。与此同时，本申请还用于解决分布式训练模型过程中，模型难以收敛这一技术问题。再一方面，本申请还能够提高模型训练效率。

本发明授权机器学习模型的训练方法、装置及电子设备、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种机器学习模型的训练方法，其特征在于，所述方法应用于分布式系统中的目标节点，其中，所述分布式系统为训练机器学习模型的分布式系统，所述分布式系统包括一个目标节点和若干个分布式节点，所述方法包括： 基于本地存储的样本数据训练所述机器学习模型，直至所述机器学习模型满足第一预设训练条件并得到第一模型参数，其中，所述本地存储的样本数据为本地存储的邮件正文内容样本数据； 将所述第一模型参数发送给若干个分布式节点，以使每个所述分布式节点基于所述第一模型参数和本地测试数据测试所述机器学习模型并得到所述机器学习模型的第一精确度，并使每个所述分布式节点基于所述第一模型参数和本地训练数据训练所述机器学习模型并得到所述机器学习模型满足第四预设训练条件时的第二模型参数； 接收每个所述分布式节点的第一精确度和每个所述分布式节点的第二模型参数； 基于每个所述分布式节点的第一精确度和每个所述分布式节点的第二模型参数、权重系数，训练所述机器学习模型，直至所述机器学习模型满足第二预设训练条件； 基于所述机器学习模型对邮件内容进行分类。

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