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龙图腾网获悉新奥新智科技有限公司申请的专利一种联合学习模型训练方法、装置、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：CN116739111B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202310752325.4，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权一种联合学习模型训练方法、装置、设备及介质是由赵凡设计研发完成，并于2023-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种联合学习模型训练方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种联合学习模型训练方法、装置、设备及介质，在本申请实施例中，服务器根据Fedex算法及总损失值，对每组超参数值对应的概率值进行更新；并根据每组超参数值及每组超参数值更新后的概率值，生成一组候选超参数值及该组候选超参数值对应的概率值；采用该组候选超参数值对当前保存的概率值最小的一组超参数值进行替换，实现了超参数值的优化。在本申请实施例中，避免直接随机选择一个超参数作为联合学习的超参数，而且根据不同超参数对应的训练效果，生成新的候选超参数值对已有的超参数值进行替换，从而使得可以选择最优的超参数，提高了模型的训练效果和预测能力。

本发明授权一种联合学习模型训练方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种联合学习模型训练方法，应用于服务器，其特征在于，所述方法包括： 在用户燃气烟道问题检测场景中，由企业人员逐一上门拍照图片，内容为燃气灶和燃气烟道，通过联合不同地区的相关图片共同训练模型； 其中，针对每轮训练，执行以下操作： 所述服务器根据当前保存的每组超参数值对应的概率值，确定一组目标超参数值，将所述目标超参数分发给每个子模型，并使每个子模型采用该组目标超参数值并根据本地的样本进行训练，并将训练结果发送给所述服务器；根据每个子模型对应的每个子损失值确定总损失值；若所述总损失值大于预设阈值，则根据Fedex算法及所述总损失值，对所述每组超参数值对应的概率值进行更新；将每组超参数值及每组超参数值更新后的概率值输入到生成模型中，所述生成模型根据所述每组超参数值及每组超参数值更新后的概率值，生成一组新的候选超参数值；采用该组候选超参数值对当前保存的概率值最小的一组超参数值进行替换；并针对替换后的当前保存的每组超参数值对应的概率值重新执行上述操作； 其中，若该轮训练对应的总损失值不超过所述预设阈值，且总损失值不超过所述预设阈值的次数达到预设的次数阈值，则确定所述联合学习模型训练完成，并将该组目标超参数值确定为联合学习模型的最优超参数值。

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