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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模型训练方法及节点设备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：CN114004265B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202010670085.X，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种模型训练方法及节点设备是由大卫·那克西;朱成康;林孝盈设计研发完成，并于2020-07-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模型训练方法及节点设备在说明书摘要公布了：一种模型训练方法及节点设备，应用于人工智能领域中的联合学习。该方法应用于联合学习系统，该联合学习系统至少包括第一节点设备和N个第二节点设备，该方法包括：第一节点设备获取第一训练数据集；然后将第一训练数据集输入到第一模型进行训练，确定第一模型的目标参数的第一参数值；对第一参数值进行加密，得到第一参数值的第一加密表示；接收每个第二节点设备发送的目标参数的第二参数值的第二加密表示；最后，根据第一加密表示和第二加密表示计算第一参数值和第二参数值的参数和值，参数和值用于更新第一模型，从而得到更新后的第二模型。节点设备直接计算所有节点的参数和值，不会知晓每个节点设备的权重值，从而保障各节点设备的隐私数据。

本发明授权一种模型训练方法及节点设备在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，应用于联合学习系统，所述联合学习系统包括第一节点设备和N个第二节点设备，所述N为大于或者等于1的整数，所述方法应用于所述第一节点设备，所述方法包括： 获取第一训练数据集； 将所述第一训练数据集输入到第一模型进行训练，确定所述第一模型的目标参数的第一参数值； 对所述第一参数值进行加密，得到所述第一参数值的第一加密表示； 接收每个所述第二节点设备发送的所述目标参数的第二参数值的第二加密表示，所述第二参数值为所述第二节点设备将第二训练数据集输入到所述第一模型进行训练后得到的； 根据所述第一加密表示和所述第二加密表示计算所述第一参数值和所述第二参数值的参数和值，所述参数和值用于更新所述第一模型，从而得到更新后的第二模型； 所述第一参数值具有L个比特位，所述L为大于或者等于2的整数；所述对所述第一参数值进行加密，得到所述第一参数值的第一加密表示，包括： 针对所述第一参数值的所述L个比特位中的每个比特位生成第一私钥； 根据所述第一私钥生成第一公钥，并接收每个所述第二节点设备发送的第二公钥，所述第二公钥为所述第二节点设备根据第二私钥而生成； 根据所述第一公钥和所述第二公钥对所述第一参数值进行加密，得到所述第一参数值的第一加密表示。

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