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龙图腾网获悉阿里云计算有限公司;南洋理工大学申请的专利移动边缘计算中深度学习模型训练方法及相应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：CN114528972B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202111647680.2，技术领域涉及：G06N3/096；该发明授权移动边缘计算中深度学习模型训练方法及相应系统是由程彦宇;卢建元;D·尼亚托;吕彪;康嘉文;祝顺民设计研发完成，并于2021-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本移动边缘计算中深度学习模型训练方法及相应系统在说明书摘要公布了：公开了一种移动边缘计算中深度学习模型训练方法及其相应系统。所述方法包括：获取经训练的初始模型，修改所述初始模型以获取当前任务模型；将所述当前任务模型以及所述初始模型的参数下发给多个客户端，用于所述多个客户端各自进行初始训练；基于所述多个客户端的初始训练结果，选取预测准确率最高的客户端组合；以及获取客户端组合中每个客户端的正式训练结果并生成当前任务模型的参数。本发明通过对已有模型的知识迁移和客户端本地训练的汇总来实现在客户端自身数据仅能用于本地训练情况下的模型训练，并且通过对参与正式模型训练的客户端进行筛选，进一步提升训练效率并剔除不可靠的客户端。

本发明授权移动边缘计算中深度学习模型训练方法及相应系统在权利要求书中公布了：1.一种移动边缘计算中深度学习模型训练方法，包括： 获取经训练的初始模型，基于当前任务的分类需求修改所述初始模型以获取当前任务模型； 将所述当前任务模型以及所述初始模型的参数下发给多个客户端，用于所述多个客户端各自进行初始训练； 基于所述多个客户端的初始训练结果，选取预测准确率最高的客户端组合；以及 获取客户端组合中每个客户端的正式训练结果并生成当前任务模型的参数； 基于所述多个客户端的初始训练结果，选取预测准确率最高的客户端组合包括： 利用预测准确率作为奖励，是否包含某一客户端作为行动，自学习地从所述多个客户端中选出不超过阈值个数的所述客户端组合； 还包括： 基于某些客户端组合下所述预测准确率的劣化，判定这些组合中存在的不可靠客户端； 所述初始训练和所述正式训练为两个独立的训练阶段，且所述初始训练中的初始训练数据集在全部可用数据中所占的比例小于所述正式训练中的正式训练数据集所占比例，所述正式训练中的正式训练数据集为全部可用数据，且所述初始训练的训练轮次小于所述正式训练的训练轮次。

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阿里云计算有限公司;南洋理工大学，其通讯地址为：310024 浙江省杭州市西湖区转塘科技经济区块12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”。

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