一种具有奖惩机制的联邦学习方法及相关装置
实质审查的生效
摘要

本申请公开了一种具有奖惩机制的联邦学习方法及相关装置,该方法由从链中的上传节点执行,上传节点为从链中用于上传第一本地参数至主链中主链节点的从链节点,该方法包括:上传节点获取待上传的第一本地参数和待验证的第一本地参数,待上传的第一本地参数为通过共识验证的第一本地参数,待验证的第一本地参数为未经过共识验证的第一本地参数;比较待上传的第一本地参数和待验证的第一本地参数,获得比较结果,比较结果包括第一本地参数被篡改或第一本地参数未被篡改;基于比较结果根据预设处理策略对第一训练节点执行奖励或扣除数字代币,第一训练节点为训练得到第一本地参数的节点,该方案提高了各个从链节点参与联邦学习的积极性。

基本信息
专利标题 :
一种具有奖惩机制的联邦学习方法及相关装置
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114358324A
申请号 :
CN202111655095.7
公开(公告)日 :
2022-04-15
申请日 :
2021-12-30
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
程晗蕾鲁静徐露张志明齐荣
申请人 :
远光软件股份有限公司
申请人地址 :
广东省珠海市港湾大道科技一路3号
代理机构 :
深圳市威世博知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 :
张庆玲
优先权 :
CN202111655095.7
主分类号 :
G06N20/20
IPC分类号 :
G06N20/20  
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
G06N20/20
•集成学习
法律状态
2022-05-03 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 20/20
申请日 : 20211230
2022-04-15 :
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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