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龙图腾网恭喜深圳前海微众银行股份有限公司申请的专利一种模型的联合训练方法、设备、存储介质及程序产品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：CN112818374B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202110230932.5，技术领域涉及：G06F21/60；该发明授权一种模型的联合训练方法、设备、存储介质及程序产品是由吴玙;谭明超;范涛;马国强;魏文斌;郑会钿;陈天健;杨强设计研发完成，并于2021-03-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模型的联合训练方法、设备、存储介质及程序产品在说明书摘要公布了：本申请提供了一种模型的联合训练方法、装置、设备、计算机可读存储介质及程序产品，应用于纵向联邦学习的被动方，被动方和纵向联邦学习的主动方分别利用自身的特征数据进行模型训练，所述方法包括：获取主动方发送的第二密文训练结果；获取第一密文训练结果和已训练轮数；基于第一密文训练结果和第二密文训练结果确定第一加密梯度；当已训练轮数满足同步条件时，将第一加密梯度发送至协调方，以使协调方基于第一加密梯度确定第一解密梯度；接收协调方发送的第一解密梯度，并基于第一解密梯度对自身的训练模型进行更新，得到更新后的训练模型。通过改进纵向联邦学习中模型训练时数据的交互流程，能够缩短模型的训练耗时，提高模型的训练效率。

本发明授权一种模型的联合训练方法、设备、存储介质及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种模型的联合训练方法，其特征在于，应用于纵向联邦学习的被动方，所述被动方和所述纵向联邦学习的主动方分别利用自身的特征数据进行模型训练，所述方法包括：获取所述主动方发送的第二密文训练结果；获取第一密文训练结果和已训练轮数；基于所述第一密文训练结果和所述第二密文训练结果确定第一加密梯度，其中，所述基于所述第一密文训练结果和所述第二密文训练结果确定第一加密梯度，包括：对所述第一密文训练结果和所述第二密文训练结果进行回归分析，得到加密残差值；基于标识对应的数据和所述加密残差值确定第一加密梯度；当所述已训练轮数满足同步条件时，将所述第一加密梯度发送至协调方，以使所述协调方基于所述第一加密梯度确定第一解密梯度；接收所述协调方发送的所述第一解密梯度，并基于所述第一解密梯度对自身的训练模型进行更新，得到更新后的训练模型；所述方法还包括：基于第一预设阈值确定所述已训练轮数是否满足同步条件，其中，所述第一预设阈值为任一整数值；当所述已训练轮数能够整除所述第一预设阈值时，确定所述已训练轮数满足同步条件；当所述已训练轮数不能整除所述第一预设阈值时，确定所述已训练轮数不满足同步条件；其中，所述获取第一密文训练结果，包括：接收所述协调方发送的公钥；获取用于联合训练的样本数据和自身的训练模型；将所述样本数据输入至所述训练模型进行训练，得到第一训练结果；基于所述公钥对所述第一训练结果进行加密，得到第一密文训练结果；其中，所述获取用于联合训练的样本数据，包括：从所述主动方获取本轮训练样本的标识；基于所述标识，从自身的特征数据中筛选出所述标识对应的数据；将所述标识对应的数据确定为用于联合训练的样本数据。

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