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龍圖騰網獲悉安徽科訊金服科技有限公司申請的專利半監督非獨立同分布的聯邦學習蒸餾方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116306905B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310142023.5，技術領域涉及：G06N3/096；該發明授權半監督非獨立同分布的聯邦學習蒸餾方法及裝置是由丁陽光;沈超鋒;吳貽軍;梁前能;熊永星;解光林設計研發完成，并于2023-02-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本半監督非獨立同分布的聯邦學習蒸餾方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明涉及人工智能技術領域，提供一種半監督非獨立同分布的聯邦學習蒸餾方法及裝置，該方法借助于其他終端的偏科教師模型對目標終端的非標簽數據的預測結果，可以使非標簽數據的軟標簽以及硬標簽更加準確可靠，不僅可以大大提高基礎模型的訓練效率，還可以使得到的學生模型的泛化能力更強，進而可以提升聯邦學習得到的聚合模型的準確性。此外，該方法結合知識蒸餾以及聯邦學習，可以使學生模型學習到自身完全不存在的其他終端的知識，即自身數據沒有相關標簽，但是能通過聯邦學習學到相關知識，這是一種極端的對于數據標簽的非獨立同分布場景。同時，該方法能夠通過聯邦學習使學生模型已經擁有的擬合能力更佳。

本發明授權半監督非獨立同分布的聯邦學習蒸餾方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種半監督非獨立同分布的聯邦學習蒸餾方法，其特征在于，應用于目標終端，所述目標終端歸屬的目標服務端下各終端的數據和或標簽滿足非獨立同分布；所述方法包括： 確定所述目標終端的標簽數據以及非標簽數據，并將所述目標終端與所述目標服務端下其他終端進行標簽對齊，基于所述標簽數據以及標簽對齊結果，對初始教師模型進行訓練，得到第一偏科教師模型；所述標簽數據以及所述非標簽數據由所述目標終端對本地數據進行聚類得到，所述本地數據包括圖片或隱私數據，所述標簽數據攜帶的標簽包括所述圖片中的對象類別或隱私數據類別； 基于所述第一偏科教師模型，分別對所述標簽數據以及所述非標簽數據進行標簽預測，得到所述標簽數據的軟標簽以及所述非標簽數據的第一預測結果； 接收所述其他終端的第二偏科教師模型，基于所述第二偏科教師模型，對所述非標簽數據進行標簽預測，得到所述非標簽數據的第二預測結果，并基于所述第一預測結果與所述第二預測結果，生成所述非標簽數據的軟標簽和硬標簽； 基于所述標簽數據及其軟標簽、所述非標簽數據的軟標簽和硬標簽，對基礎模型進行本地蒸餾，得到學生模型，并基于所述學生模型進行聯邦學習。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人安徽科訊金服科技有限公司，其通訊地址為：230000 安徽省合肥市高新區習友路與石蓮南路交口中國智能語音產業區A2棟5層；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。