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龙图腾网恭喜腾讯科技(上海)有限公司申请的专利一种模型训练方法以及相关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：CN114611607B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202210248854.6，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种模型训练方法以及相关装置是由李博;张杰;徐江河;刘世策;吴双;丁守鸿设计研发完成，并于2022-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模型训练方法以及相关装置在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种模型训练方法以及相关装置，可应用于云技术、人工智能、智慧交通、辅助驾驶等各种场景中。本申请实施例通过联邦学习，不仅在所有攻击的防御率上得到提高，而且也提高了对于未遭到攻击的原始样本的分类准确率。前述的方法包括：获取训练样本，训练样本包括原始样本和对抗样本，对抗样本是基于预设对抗训练模型对所述原始样本进行对抗训练处理得到的；基于目标权重对训练样本进行重加权处理，并对重加权处理后的训练样本进行训练，得到局部节点的训练模型；确定局部节点的训练模型的梯度信息；向中心节点发送梯度信息，梯度信息用于中心节点更新中心节点的训练模型。

本发明授权一种模型训练方法以及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，应用于局部节点，所述模型训练方法包括：获取训练样本，所述训练样本包括原始样本和对抗样本，所述对抗样本是基于预设对抗训练模型对所述原始样本进行对抗训练处理得到的，所述原始样本和对抗样本均为图片样本；基于目标权重对所述训练样本进行重加权处理，并对所述重加权处理后的训练样本进行训练，得到所述局部节点的训练模型，所述目标权重是基于所述训练样本与所述训练样本的分类边界之间的距离得到，所述训练样本与所述训练样本的分类边界之间的距离，是基于投影梯度下降PGD算法进行迭代攻击成功时的迭代次数得到；确定所述局部节点的训练模型的梯度信息；向中心节点发送所述梯度信息，所述梯度信息用于所述中心节点更新所述中心节点的训练模型，所述训练模型用于进行人脸识别。

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