一种公平可信的联邦学习激励方法
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种联邦学习激励方法，包括服务器和n个参与者，该方法包括步骤：S1.系统初始化；S2.参与者提交报价信息；S3.执行逆向拍卖操作；S4.计算后验收益；该方法结合逆向维克里拍卖机制和后验价格机制，通过逆向维克里拍卖使得参与者诚实地提交其报价信息以实现最大化收益，且该方法以参与者拥有的数据量作为报价，当参与者通过一轮逆向维克里拍卖诚实地提交其报价后，再利用后验价格机制为每个参与式计算一个公平的收益，其具有可信度高、兼容性强等诸多优点。
基本信息
专利标题 ：
一种公平可信的联邦学习激励方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114330747A
申请号 ：
CN202111647692.5
公开（公告）日 ：
2022-04-12
申请日 ：
2021-12-29
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
冼允廷赵搏文毛茹曾策冲沈强解先旭
申请人 ：
广东优算科技有限公司;广东创亿源智能科技有限公司
申请人地址 ：
广东省佛山市顺德区陈村镇赤花社区广隆工业园兴业四路18号顺联机械城22座四层422-19
代理机构 ：
广州圣理华知识产权代理有限公司
代理人 ：
李唐明
优先权 ：
CN202111647692.5
主分类号 ：
G06N20/00
IPC分类号 ：
G06N20/00
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N20/00
机器学习
法律状态
2022-04-29 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 20/00
申请日 : 20211229
申请日 : 20211229
2022-04-12 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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