东莞理工学院王艺获国家专利权
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龙图腾网获悉东莞理工学院申请的专利一种基于混合蒸馏的高效异构联邦学习方法、系统、设备及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：CN118966271B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202410981059.7，技术领域涉及：G06N3/042；该发明授权一种基于混合蒸馏的高效异构联邦学习方法、系统、设备及介质是由王艺设计研发完成，并于2024-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于混合蒸馏的高效异构联邦学习方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明属于联邦学习技术领域，并公开了一种基于混合蒸馏的高效异构联邦学习方法、系统、设备及介质，包括：服务器初始化全局模型参数，并设置预设总训练轮数及每轮参与训练的客户端数量；在各客户端中，加载对应的本地数据集，对本地数据集执行随机变换，生成客户端蒸馏数据；从各客户端的原始网络中采样若干子网络，各子网络在客户端蒸馏数据上进行训练，得到更新后的本地模型参数，将本地模型参数上传到服务器；服务器接收本地模型参数后结合预设辅助数据集进行服务器蒸馏，得到更新后的全局模型参数，并发送回客户端。本发明技术方案能够克服联邦学习异质性问题，同时能够在避免隐私泄露的情况下提高通信效率和攻击鲁棒性。
本发明授权一种基于混合蒸馏的高效异构联邦学习方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于混合蒸馏的高效异构联邦学习方法，其特征在于，包括： 步骤一：使服务器初始化全局模型参数，并设置预设总训练轮数及每轮参与训练的客户端数量； 步骤二：在各客户端中，加载对应的本地数据集，对所述本地数据集执行随机变换，生成客户端蒸馏数据；从各客户端的原始网络中采样若干子网络，各子网络在客户端蒸馏数据上进行训练，训练完成后得到更新后的本地模型参数，将所述本地模型参数上传到服务器；各子网络在客户端蒸馏数据上进行训练，具体包括： 计算所述子网络的softmax输出与对应客户端局部模型的原始softmax输出的KL散度作为蒸馏损失，并根据子网络的预测置信度动态分配权重； 基于所述蒸馏损失和传统交叉熵损失，利用优化算法更新本地模型参数； 步骤三：所述服务器接收本地模型参数后结合预设辅助数据集进行服务器蒸馏，得到更新后的全局模型参数，并将更新后的全局模型发送回客户端； 重复步骤二至步骤三，直至模型收敛。
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