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龙图腾网获悉北京大学;奇安信科技集团股份有限公司;北京大学重庆大数据研究院申请的专利少量数据训练的联邦元学习方法、服务端及电子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：CN116245195B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202211711793.9，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权少量数据训练的联邦元学习方法、服务端及电子设备是由关志;陈钟;唐礼勇;韩亚;吴振豪;高健博;陈子明;任立峰;刘勇;孔坚;黄亮;张锴;刘娟设计研发完成，并于2022-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本少量数据训练的联邦元学习方法、服务端及电子设备在说明书摘要公布了：本公开涉及一种少量数据训练的联邦元学习方法、服务端及电子设备，属于联邦学习技术领域。该方法包括：将目标任务发送给参与联邦学习的节点，以使各节点根据目标任务生成至少一个相似的子任务j，且基于子任务j对本地数据集进行划分，得到数据集Di,j；将待训练模型gt发送给参与联邦学习的节点，以使各节点利用数据集Di,j对待训练模型gt训练之后，基于所有训练结果生成模型接收各节点发送的模型并基于模型生成待训练模型gt+1；基于待训练模型gt+1不满足目标任务的需求的情况下，进行下一轮的训练；在待训练模型gt+1满足目标任务的需求的情况下，输出待训练模型gt+1。本发明可以让节点在仅具备少量数据下也能参与联邦学习训练。

本发明授权少量数据训练的联邦元学习方法、服务端及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种适用于流调业务的少量数据训练的联邦元学习方法，应用于联邦学习的服务端，其特征在于，所述方法包括： 将目标任务发送给参与联邦学习的节点，以使各节点根据所述目标任务生成至少一个相似的子任务j，且基于所述子任务j对本地数据集进行划分，得到数据集Di,j；其中，i表示节点编号； 将待训练模型gt发送给参与联邦学习的节点，以使各节点利用所述数据集Di,j对所述待训练模型gt训练之后，基于所有训练结果生成模型其中，t表示训练轮数，所述各节点利用所述数据集Di,j对所述待训练模型gt训练之后，基于所有训练结果生成模型包括： 在子任务j上，利用对应的训练数据子集对所述待训练模型gt进行训练，得到模型 获取所述模型在子任务j的数据集Di ,j上的训练梯度 基于所述训练梯度更新模型gt，得到模型； 接收各节点发送的所述模型并基于所述模型生成待训练模型gt+1； 在所述待训练模型gt+1不满足所述目标任务的需求的情况下，令t＝t+1，并返回至所述将待训练模型gt发送给参与联邦学习的节点； 在所述待训练模型gt+1满足所述目标任务的需求的情况下，输出所述待训练模型gt+1。

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北京大学;奇安信科技集团股份有限公司;北京大学重庆大数据研究院，其通讯地址为：100871 北京市海淀区颐和园路5号北京大学；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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