一种基于区块链的模型迁移联邦学习方法
实质审查的生效
摘要
本发明涉及一种基于区块链的模型迁移联邦学习方法,包括如下步骤:S1.服务器在区块链上向设备发布全局模型;S2.设备通过本地数据对本地模型进行训练;S3.设备通过区块链将本地模型上传至服务器;S4.服务器从中选择满足预设选择条件的本地模型作为目标模型,提取目标特征提取器并发布;S5.设备接收特征提取器,并以特征提取器替换设备的本地模型的本地特征提取器,并继续通过本地数据对本地模型进训练;S6.设备完成本轮训练,向服务器上传本轮训练后的本地模型;S7.服务器根据本地模型更新全局模型;并判断全局模型是否满足预设条件,是则结束学习过程,否则跳转至步骤S1,进行下一轮训练。本发明具有速度快、效率高、安全性好等优点。
基本信息
专利标题 :
一种基于区块链的模型迁移联邦学习方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114492851A
申请号 :
CN202210102303.9
公开(公告)日 :
2022-05-13
申请日 :
2022-01-27
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
徐旸谭运林张程唐卓彭绍亮张尧学
申请人 :
湖南大学
申请人地址 :
湖南省长沙市岳麓区麓山南路麓山门
代理机构 :
湖南兆弘专利事务所(普通合伙)
代理人 :
蒋维特
优先权 :
CN202210102303.9
主分类号 :
G06N20/20
IPC分类号 :
G06N20/20 G06F21/62
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
2022-05-31 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 20/20
申请日 : 20220127
申请日 : 20220127
2022-05-13 :
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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