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龙图腾网获悉欧姆龙株式会社申请的专利自适应共蒸馏模型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：CN115053238B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202180012989.6，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权自适应共蒸馏模型是由米谷竜设计研发完成，并于2021-02-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本自适应共蒸馏模型在说明书摘要公布了：提供了一种用于与计算设备一起使用的方法。该方法可以包括将输入数据集输入到使用第一私有数据集生成的第一私有人工智能模型和使用第二私有数据集生成的第二私有人工智能模型中。该方法还可以包括从第一私有人工智能模型接收第一结果数据集，以及从第二私有人工智能模型接收第二结果数据集。该方法还可以包括利用输入数据集和第一结果数据集训练自适应共蒸馏模型。该方法还可以包括利用输入数据集和第二结果数据集训练自适应共蒸馏模型。自适应共蒸馏模型可以不在第一私有数据集或第二私有数据集上训练。

本发明授权自适应共蒸馏模型在权利要求书中公布了：1.一种用于与计算设备一起使用的方法，所述计算设备包括处理器，所述方法包括： 利用所述处理器： 将输入数据集输入到第一客户端计算设备和第二客户端计算设备，所述第一客户端计算设备被配置为执行已使用第一私有数据集生成的第一私有人工智能模型，所述第二客户端计算设备被配置为执行已使用第二私有数据集生成的第二私有人工智能模型； 作为将所述第一私有人工智能模型应用于所述输入数据集的结果，从所述第一私有人工智能模型接收第一结果数据集； 作为将所述第二私有人工智能模型应用于所述输入数据集的结果，从所述第二私有人工智能模型接收第二结果数据集； 在第一训练阶段，以所述输入数据集作为输入并且以所述第一结果数据集作为第一目标输出来训练自适应共蒸馏模型，其中， 至少在所述第一训练阶段，使用利用加权损失函数的训练算法来训练所述自适应共蒸馏模型；并且 所述加权损失函数通过加权因子对所述自适应共蒸馏模型的预测输出与所述第一结果数据集之间的损失进行加权，所述加权因子基于以下项中的一项或多项：通过第一相似性算法确定的所述输入数据集中的元素与所述第一私有数据集之间的数据距离、所述第一结果数据集中的置信度值、以及人工指定的输入；并且 在第二训练阶段，以所述输入数据集作为所述输入并且以所述第二结果数据集作为第二目标输出来进一步训练所述自适应共蒸馏模型， 其中，所述自适应共蒸馏模型不在所述第一私有数据集或所述第二私有数据集上训练。

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欧姆龙株式会社，其通讯地址为：日本京都；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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