国家知识产权局信息显示，浙江财经大学、八维通科技有限公司申请一项名为“一种神经网络模型个性化自监督纵向联邦学习方法”的专利，公开号CN121303264A，申请日期为2025年9月。

专利摘要显示，本发明公开了一种神经网络模型个性化自监督纵向联邦学习方法，参与纵向联邦学习的各参与方在每个预训练轮次，采用对齐样本执行协同预训练，在每个预训练轮次的协同预训练之后，采用私有的无标签样本执行本地预训练；在预训练之后，各参与方通过私有模型的编码器得到对齐且有标签样本对应的中间表征，主动方将所有中间表征进行聚合得到聚合后的表征，然后将聚合后的表征输入到唯一分类器得到预测值，结合样本的真实标签计算全局损失，对各参与方私有模型参数进行更新。本发明在协作阶段，增强了各参与方私有模型的域间泛化能力。在本地预训练阶段，每个参与方的私有模型在大量的私有无标签样本上进行个性化训练，以学习域内知识。

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作者：情报员