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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京郵電大學申請的專利多聚合節(jié)點聯(lián)邦知識蒸餾學習方法、系統(tǒng)、設備及介質(zhì)獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN116562390B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-08-12發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202310324054.2，技術領域涉及：G06N20/00；該發(fā)明授權多聚合節(jié)點聯(lián)邦知識蒸餾學習方法、系統(tǒng)、設備及介質(zhì)是由李丹丹;黃小紅;謝坤;劉漢林設計研發(fā)完成，并于2023-03-29向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本多聚合節(jié)點聯(lián)邦知識蒸餾學習方法、系統(tǒng)、設備及介質(zhì)在說明書摘要公布了：本申請?zhí)峁┝硕嗑酆瞎?jié)點聯(lián)邦知識蒸餾學習方法、系統(tǒng)、設備及介質(zhì)，方法包括對客戶端的預測概率進行修正，根據(jù)計算得到的修正概率獲取聚合節(jié)點的模型參數(shù)和該聚合節(jié)點的相鄰聚合節(jié)點的模型參數(shù)；以各聚合節(jié)點的公共數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)量為權重，計算聚合節(jié)點的模型參數(shù)和該聚合節(jié)點的相鄰聚合節(jié)點的模型參數(shù)的加權平均數(shù)，得到聚合節(jié)點的更新模型參數(shù)和聚合節(jié)點更新模型；根據(jù)聚合節(jié)點更新模型，得到聚合節(jié)點更新模型在公共數(shù)據(jù)集上的預測概率并進行修正；基于知識蒸餾，根據(jù)計算得到的修正概率，訓練與聚合節(jié)點連接的客戶端的個性化模型。通過多個聚合節(jié)點分別建立公共數(shù)據(jù)集，共同承擔通信壓力和存儲壓力。

本發(fā)明授權多聚合節(jié)點聯(lián)邦知識蒸餾學習方法、系統(tǒng)、設備及介質(zhì)在權利要求書中公布了：1.一種多聚合節(jié)點聯(lián)邦知識蒸餾學習方法，其特征在于，包括： 獲取聚合節(jié)點的模型參數(shù)和該聚合節(jié)點的相鄰聚合節(jié)點的模型參數(shù)；其中，所述聚合節(jié)點的模型參數(shù)通過以下方法獲取： 將客戶端的數(shù)據(jù)劃分為公共數(shù)據(jù)和私有數(shù)據(jù)； 根據(jù)與所述聚合節(jié)點連接的所有客戶端的公共數(shù)據(jù)，得到公共數(shù)據(jù)集； 將所述私有數(shù)據(jù)作為訓練集訓練所述客戶端的初始模型，得到第一客戶端模型； 使用所述第一客戶端模型對所述公共數(shù)據(jù)集進行預測，得到所述公共數(shù)據(jù)集中的每個數(shù)據(jù)對應的第一預測概率分布； 將每個數(shù)據(jù)對應的第一預測概率分布表示為行向量，再將所有數(shù)據(jù)對應的行向量作為列向量中的元素，得到第一預測概率； 對所述第一預測概率進行修正計算，得到第一修正概率； 對與所述聚合節(jié)點連接的所有客戶端的第一修正概率進行聚合計算，得到聚合概率； 根據(jù)所述聚合概率設置損失函數(shù)，將所述公共數(shù)據(jù)集作為訓練集訓練所述聚合節(jié)點的初始模型，得到聚合節(jié)點模型及所述聚合節(jié)點的模型參數(shù)； 根據(jù)所述聚合節(jié)點的模型參數(shù)和該聚合節(jié)點的相鄰聚合節(jié)點的模型參數(shù)，得到所述聚合節(jié)點的更新模型參數(shù)和聚合節(jié)點更新模型； 基于知識蒸餾，根據(jù)所述聚合節(jié)點更新模型，訓練與所述聚合節(jié)點連接的客戶端的個性化模型。

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