恭喜北京火山引擎科技有限公司刘洋获国家专利权
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龙图腾网恭喜北京火山引擎科技有限公司申请的专利基于纵向联邦学习的模型训练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：CN116227633B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202310009611.1，技术领域涉及：G06N20/20；该发明授权基于纵向联邦学习的模型训练方法及装置是由刘洋;檀俊滔;吴烨设计研发完成，并于2023-01-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于纵向联邦学习的模型训练方法及装置在说明书摘要公布了：本公开涉及一种基于纵向联邦学习的模型训练方法及装置，该方法中多个节点通过纵向联邦学习共同训练全局逻辑回归模型时，拥有样本标签的节点通过本地差分隐私技术产生差分隐私化噪声，再将差分隐私化噪声添加在每一轮训练的模型残差即第一残差之上，保护模型残差不会被参与联邦学习的其他节点反推和攻破，进而保护训练样本对应的标签的不会被其他节点获取，从而提高训练样本的安全性。
本发明授权基于纵向联邦学习的模型训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于纵向联邦学习的模型训练方法，其特征在于，应用于第一节点，包括：根据第一逻辑回归模型以及参与纵向联邦学习的共同的训练样本的第一特征值计算得到的第一信息，以及，接收参与纵向联邦学习的其他节点根据第二逻辑回归模型以及所述训练样本的第二特征值计算得到的第二信息；对所述第一信息以及所述第二信息进行线性融合和类别预测得到用于确定所述训练样本属于指定类别的概率值，并针对所述训练样本计算所述概率值与所述训练样本对应的标签之间的差作为第一残差；根据差分隐私化算法生成差分隐私化噪声，利用所述差分隐私化噪声对所述第一残差进行扰动处理得到差分隐私化残差；根据所述差分隐私化残差更新所述第一逻辑回归模型以及向其他联邦学习节点发送所述差分隐私化残差以更新所述第二逻辑回归模型。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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