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龙图腾网恭喜深圳前海微众银行股份有限公司申请的专利一种模型的联合训练方法、设备及存储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：CN112163675B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202010947310.X，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权一种模型的联合训练方法、设备及存储介质是由黄安埠设计研发完成，并于2020-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模型的联合训练方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种模型的联合训练方法、设备及存储介质，应用于服务端设备，所述方法包括：对初始全局模型进行切分，得到子模型集合，所述子模型集合中的各个子模型中的参数少于所述初始全局模型中的参数；将所述子模型集合中的至少两个子模型发送至至少两个客户端，其中，不同的子模型发送至不同的客户端；接收至少一个客户端发送的训练好的子模型，所述训练好的子模型由客户端基于训练数据对接收到的子模型训练得到；基于所述训练好的子模型和所述初始全局模型合成当前全局模型。通过本申请，能够提高联邦学习模型的安全性。

本发明授权一种模型的联合训练方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种模型的联合训练方法，其特征在于，所述方法应用于服务端设备，所述方法包括：从初始全局模型的多个参数中随机选取至少两个参数，并基于所述至少两个参数和所述至少两个参数的初始权重确定切分得到一个子模型，将多次切分得到的多个子模型确定为子模型集合，所述子模型集合中的各个子模型中的参数少于所述初始全局模型中的参数；将所述子模型集合中的至少两个子模型发送至至少两个客户端，其中，不同的子模型发送至不同的客户端；接收至少一个客户端发送的训练好的子模型，所述训练好的子模型由客户端基于训练数据对接收到的子模型训练得到；确定训练参数集，若所述训练参数集中的训练参数处于一个所述训练好的子模型中，则将所述训练参数在所处训练好的子模型中的训练权重值确定为所述训练参数的当前权重值；若所述训练参数处于多个所述训练好的子模型中，则将所述训练参数在所处的各个训练好的子模型中的训练权重值的平均值，确定为所述训练参数的当前权重值；将所述初始全局模型中的各个训练参数的初始权重值替换为当前权重值，得到当前全局模型。

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深圳前海微众银行股份有限公司，其通讯地址为：518027 广东省深圳市前海深港合作区前湾一路1号A栋201室；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”。