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基于区块链和信誉机制的高质量联邦学习系统及学习方法

摘要

本发明属于联邦学习技术领域,公开了一种基于区块链和信誉机制的高质量联邦学习系统及学习方法,区块链层以智能合约为载体分享全局模型和信誉评价;信誉层利用模型评分机制对所有的数据拥有者分享的局部模型进行评分;同时利用信誉机制对每一个数据拥有者进行信誉评价;模型训练层数据拥有者进行本地模型的训练并且分享给模型聚合者;同时模型聚合者结合信誉对收集的模型进行聚合并对参与的数据拥有者进行奖励。本发明公开的基于区块链的联邦学习系统,对于实现高质量模型聚合任务具有重要指导和技术意义,有助于提升联邦学习的安全性和鲁棒性,有利于促进报酬分配的公平性和参与任务的积极性。

著录项

  • 公开/公告号CN114154649A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-03-08

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 浙江师范大学;

    申请/专利号CN202111481887.7

  • 申请日2021-12-06

  • 分类号G06N20/20(20190101);G06F21/64(20130101);G06Q30/02(20120101);

  • 代理机构11401 北京金智普华知识产权代理有限公司;

  • 代理人张晓博

  • 地址 321004 浙江省金华市迎宾大道688号

  • 入库时间 2023-06-19 14:26:44

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-03-08

    公开

    发明专利申请公布

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