华为技术有限公司宛烁获国家专利权
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龙图腾网获悉华为技术有限公司申请的专利一种联邦学习方法及相关装置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：CN116468114B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202310377345.8，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权一种联邦学习方法及相关装置是由宛烁;邵云峰;陈熙设计研发完成，并于2023-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种联邦学习方法及相关装置在说明书摘要公布了：一种联邦学习方法，应用于人工智能技术领域。在该方法中，在聚合节点获取到不同网络结构的模型时，将相同网络结构的模型划分至同一个组别中，并对相同组别的模型进行参数聚合，从而得到网络结构不同的多个聚合模型；并且，针对每个聚合模型，基于原始所获取到的多个模型对每个聚合模型进行知识蒸馏训练，实现不同网络结构模型之间的经验传递，从而整合各种网络结构的模型的知识经验，能够将参数聚合以及知识蒸馏在整合模型经验上的优势结合起来，实现不同网络结构的模型的聚合，并且保证聚合后所得到的模型的预测精度。
本发明授权一种联邦学习方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种联邦学习方法，其特征在于，包括： 获取多个模型，所述多个模型是从多个节点获取到的； 根据所述多个模型的网络结构，将所述多个模型分为多个组别，其中所述多个组别中的每个组别包括至少一个模型，且同一个组别中的模型具有相同的网络结构； 对所述多个组别的每个组别中的模型进行参数聚合，得到多个聚合模型，其中同一个组别中的模型被聚合得到一个聚合模型，所述多个聚合模型对应于所述多个组别； 以所述多个模型为教师模型，分别对所述多个聚合模型中的每个聚合模型执行知识蒸馏训练，得到多个训练后的模型； 向所述多个节点发送所述多个训练后的模型； 所述向所述多个节点发送所述多个训练后的模型，包括： 根据目标数据，在所述多个训练后的模型中确定部分训练后的模型，所述目标数据为从第一节点获取到的数据，所述部分训练后的模型是所述多个训练后的模型中在处理所述目标数据时具有最优性能的模型； 向所述第一节点发送所述部分训练后的模型。
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