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龙图腾网获悉新智数字科技有限公司申请的专利一种基于fine-tuning的个性化联合学习框架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：CN114764635B 。

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：202110051027.3，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权一种基于fine-tuning的个性化联合学习框架系统是由李振飞;王瑞扬;刘伟赫设计研发完成，并于2021-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于fine-tuning的个性化联合学习框架系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于fine‑tuning的个性化联合学习框架系统，包括步骤一：在联合学习的主服务器端预收集相关领域数据集进行预训练；步骤二：冻结主服务器端深层次的网络模型参数只训练浅层次的神经网络；步骤三：主服务器将浅层次的模型下发至客户端；步骤四：客户端冻结浅层次的网络参数只训练深层次的神经网络参数。该基于fine‑tuning的个性化联合学习框架系统，通过在联合学习的主服务器端预收集相关领域数据进行预训练，冻结深层的网络模型参数只训练浅层的神经网络，主服务器模型下发至客户端，客户端冻结浅层网络参数只训练深层次的神经网络参数，浅层模型学习到所有客户的公共特征，深层模型学习到局部数据的专有特性，训练得到的个性化模型在本地的泛化性能更好。

本发明授权一种基于fine-tuning的个性化联合学习框架系统在权利要求书中公布了：1.一种基于fine-tuning的个性化联合学习框架系统，其特征在于，采用fine-tuning方式联合学习框架，其联合学习框架系统具体包括以下步骤： 步骤一：在联合学习的主服务器端预收集相关领域数据集进行预训练； 步骤二：冻结主服务器端深层次的网络模型参数只训练浅层次的网络模型参数； 步骤三：主服务器将浅层次的网络模型参数下发至客户端； 步骤四：客户端冻结浅层次的网络模型参数只训练深层次的网络模型参数； 步骤五：在客户端进行训练，主服务器端选择带权重的不同聚合方式，在Server端对节点上传的模型进行聚合； 步骤六：主服务器端将节点上传的模型聚合后下发至客户端； 步骤七：客户端在下次训练过程中只利用全局模型的一部分参数，在训练过程中将这部分参数固定不进行更新，剩下的参数利用各自本地的数据训练，更新自己那部分的参数； 步骤八：重复训练迭代训练多轮； 其中，所述步骤一中主服务器端将多次下发至客户端的浅层次的网络模型参数上传至边缘服务器A，所述步骤一中主服务器端将多次未能使用的数据集上传至边缘服务器B，所述步骤一中主服务器端将常用的数据集上传至边缘服务器C。

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