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龙图腾网恭喜中国电信股份有限公司申请的专利基于纵向联邦学习的模型训练方法、系统、设备及介质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：CN114118442B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202111405979.7，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权基于纵向联邦学习的模型训练方法、系统、设备及介质是由李鑫超;章枝宪;周旭华;杨诗友;尹虹舒设计研发完成，并于2021-11-24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、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于纵向联邦学习的模型训练方法、系统、设备及介质，所述方法包括步骤：当前参与方获取自身对应的待训练模型和训练样本；所述当前参与方基于所述待训练模型，计算得到所述训练样本对应的第一预测值，并将所述第一预测值发送至异步辅助器；所述异步辅助器基于所述预设损失函数、预设标签值和所述第二预测值，计算得到当前参与方基于所述训练样本的真实值；所述当前参与方基于所述第一预测值和所述真实值，计算得到梯度；所述当前参与方基于所述梯度，对所述待训练模型的参数进行更新，更新后的模型作为下一轮迭代的待训练模型或者当前参与方的最终模型；本申请实现了上述模型的异步训练，提高了模型训练效率。

本发明授权基于纵向联邦学习的模型训练方法、系统、设备及介质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，所述方法由多个参与方、异步辅助器和密钥服务器实现，所述方法用于对所述多个参与方中的当前参与方的模型参数进行多轮迭代更新，其中一轮迭代更新包括：当前参与方获取自身对应的待训练模型和训练样本；所述当前参与方基于所述待训练模型，计算得到所述训练样本对应的第一预测值，并将所述第一预测值发送至异步辅助器；所述异步辅助器存储有预设损失函数、所述训练样本对应的预设标签值和所述多个参与方中的其余参与方基于所述训练样本的第二预测值；所述异步辅助器基于所述预设损失函数、预设标签值和所述第二预测值，计算得到当前参与方基于所述训练样本的真实值，所述异步辅助器计算得到当前参与方基于所述训练样本的真实值的公式为： 其中，FP表示当前参与方P对应的真实值，Ly,hB表示预设损失函数，y表示训练样本对应的预设标签值，hB表示其余参与方B基于所述训练样本的第二预测值；所述当前参与方基于所述第一预测值和所述真实值，计算得到梯度；所述当前参与方基于所述梯度，对所述待训练模型的参数进行更新，更新后的模型作为下一轮迭代的待训练模型或者当前参与方的最终模型。

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