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龍圖騰網獲悉平安科技(深圳)有限公司申請的專利模型訓練方法和裝置、電子設備、存儲介質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：CN114169387B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22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：202111217158.0，技術領域涉及：G06N20/00；該發明授權模型訓練方法和裝置、電子設備、存儲介質是由吳天博;王健宗設計研發完成，并于2021-10-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本模型訓練方法和裝置、電子設備、存儲介質在說明書摘要公布了：本實施例提供一種模型訓練方法和裝置、電子設備、存儲介質，屬于機器學習技術領域。該方法包括：通過將聯邦學習與區塊鏈技術進行結合，使想要記賬的記賬節點從原始區塊鏈中獲取記賬權，不再依賴于單一的中心節點記賬，提高模型訓練的安全性，記賬節點根據記賬權更新本地模型的初始模型參數，得到目標模型參數，根據目標模型參數，記賬節點將預記賬的新區塊添加至原始區塊鏈中，得到當前區塊，記賬節點獲取當前區塊鏈的區塊模型參數，根據區塊模型參數的梯度更新本地模型，得到目標模型，通過不斷更新區塊模型參數來更新本地模型，得到目標模型，能夠提升模型訓練的準確度。

本發明授權模型訓練方法和裝置、電子設備、存儲介質在權利要求書中公布了：1.模型訓練方法，其特征在于，應用于記賬節點，所述方法包括： 從原始區塊鏈獲取預先設置的算力難度； 獲取隨機數； 根據所述隨機數和所述算力難度，從所述原始區塊鏈獲取記賬權； 根據所述記賬權從原始區塊鏈中獲取原始數據； 根據所述原始數據對本地模型的初始模型參數進行加權處理，得到目標模型參數； 將所述目標模型參數同步到預記賬的新區塊； 將所述新區塊添加至所述原始區塊鏈中，得到當前區塊鏈； 獲取所述當前區塊鏈的區塊模型參數； 獲取所述當前區塊鏈中參與方節點的訓練結果；其中所述參與方節點沒有所述記賬權； 根據所述訓練結果和所述區塊模型參數的梯度，更新所述目標模型參數； 根據更新后的所述目標模型參數更新所述本地模型，得到目標模型； 其中，在所述根據所述原始數據對本地模型的初始模型參數進行加權處理，得到目標模型參數之后，所述方法還包括： 將所述目標模型參數發送給所述原始區塊鏈的參與方節點，以使所述參與方節點根據所述目標模型參數得到更新操作意見；其中所述更新操作意見包括同意更新操作；所述參與方節點沒有所述記賬權； 統計所述同意更新操作的同意數量； 若所述同意數量大于預設值，則執行所述將所述新區塊添加至所述原始區塊鏈中，得到當前區塊鏈的步驟。

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平安科技(深圳)有限公司，其通訊地址為：518000 廣東省深圳市福田區福田街道福安社區益田路5033號平安金融中心23樓；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”。