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龙图腾网获悉支付宝(杭州)信息技术有限公司申请的专利联合训练模型的方法及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：CN115345298B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202210988146.6，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权联合训练模型的方法及装置是由郑龙飞;王力设计研发完成，并于2022-08-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本联合训练模型的方法及装置在说明书摘要公布了：本说明书实施例提供一种联合更新模型的方法及装置，在训练成员向服务方提供相应的中间张量时，先对相应中间张量进行稀疏化处理，然后对稀疏化后的有效元素进行减少字节数的量化操作，从而以较少的数据量向服务方提供相应中间张量的稀疏化数据。服务方针对接收到的稀疏化数据，先进行反量化操作，恢复出中间张量对应的稀疏张量，并进行后续处理。之后，服务方基于后续处理将与训练成员的中间张量对应的处理张量反馈给各个训练成员，从而由各个训练成员更新本地局部模型。该方式对稀疏化后的中间张量进一步进行量化处理，大大缩减数值的字节数，从而减少通信数据量，缩短通信时间，提高模型训练效率。

本发明授权联合训练模型的方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种联合训练模型的方法，由服务方和多个训练成员各自利用本地隐私数据联合更新模型，其中，所述多个训练成员包括第一成员，所述第一成员针对训练样本持有第一特征数据，所述模型在所述第一成员对应有第一局部模型，在服务方对应有全局模型；所述方法由第一成员执行，在当前模型更新周期，所述方法包括： 基于所述第一局部模型对当前批次的若干条训练样本的第一特征数据进行的处理，得到第一中间张量； 针对所述第一中间张量进行稀疏化，得到第一数值类型描述的第一稀疏化张量； 对所述第一稀疏化张量中保留的元素进行量化处理，得到第一稀疏数据，其中，所述第一稀疏数据通过第二数值类型描述相应元素，第一数值类型对应的字节数大于第二数值类型对应的字节数，所述量化处理是将元素的表示形式由高字节数数值类型转换为低字节数数值类型，以减少通信数据量，缩短通信时间； 向服务方提供第二数值类型描述的第一稀疏数据，以供所述服务方基于对第一稀疏数据的反量化结果进行相应处理后，反馈与所述第一中间张量对应的第一处理张量，所述反量化结果基于元素表示形式从低字节数数值类型向高字节数数值类型的转换确定； 基于所述第一处理张量更新所述第一局部模型。

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