[发明专利]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在审
| 申请号： | 202111481887.7 | 申请日： | 2021-12-06 |
| 公开（公告）号： | CN114154649A | 公开（公告）日： | 2022-03-08 |
| 发明（设计）人： | 林飞龙;齐嘉浩;陈中育;王晓虎;郑忠龙 | 申请（专利权）人： | 浙江师范大学 |
| 主分类号： | G06N20/20 | 分类号： | G06N20/20;G06F21/64;G06Q30/02 |
| 代理公司： | 北京金智普华知识产权代理有限公司 11401 | 代理人： | 张晓博 |
| 地址： | 321004 *** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 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。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 区块 信誉 机制 质量 联邦 学习 系统 学习方法 | ||
【主权项】：
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