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国家知识产权局信息显示，罗伯特·博世有限公司申请一项名为“用于面向生产公平性的层次化一致性联邦学习方法的系统和方法”的专利，公开号CN121457566A，申请日期为2025年7月。
专利摘要显示，一种利用联邦学习来训练神经网络的计算机实现的方法，该方法包括将服务器维护的机器学习模型的部分发送到客户端，在客户端处使用没有群集标签的本地模型，在服务器处对来自客户端的潜在特征使用k‑means来估计群集标签，使用全局共享编码器参数和群集共享预测头，利用客户端数据来训练本地模型，在服务器处通过聚合来自客户端的交叉熵损失更新来更新全局编码器参数，在服务器处通过聚合来自每个群集内的客户端的更新来更新群集共享预测头，将经更新的全局和群集共享模型参数发送到客户端，以及在满足阈值之后输出最终参数，包括全局共享编码器和群集共享模型参数。
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本文源自：市场资讯
作者：情报员
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