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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CN121457565A，申请日期为2025年7月。
专利摘要显示，一种利用联邦学习训练神经网络的方法，该方法包括将服务器维护的机器学习模型的部分发送给客户端，产生与服务器同步的本地模型；在每个客户端处，利用本地数据训练本地模型，从服务器接收包括全局共享编码器和群集共享预测头的模型参数，将群集共享预测头供服务器用于聚合来自相应群集中的客户端的模型；在每个客户端处，在其本地更新的模型上与服务器同步；在服务器处，通过聚合来自客户端的交叉熵损失的更新来更新全局共享编码器；在服务器处，通过聚合来自每个群集中的客户端的更新来更新群集共享预测头；在服务器处，向客户端发送经更新的全局和群集共享的模型参数；重复步骤，直到满足阈值；输出最终参数，该最终参数包括每个群集的最终全局共享编码器和群集共享的模型参数。
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本文源自：市场资讯
作者：情报员
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