一种面向联邦学习的分布式存储方法、装置、设备及介质
公开
摘要
本申请公开一种面向联邦学习的分布式存储方法、装置、设备及介质，所述方法包括：接收任务发布者在智能合约上发布的训练任务；在通过所述智能合约获取初始模型后，联邦学习节点利用本地数据对所述初始模型进行训练得到局部模型，并确定局部模型的哈希值；联邦学习节点将局部模型的哈希值以及局部模型存放至分布式存储系统，并将局部模型的哈希值交易至所述智能合约；在通过PoA共识机制中投票选举的方式确定本轮训练的权威节点后，权威节点根据所述智能合约中本轮局部模型的哈希值来查找所述分布式存储系统中存放的局部模型；权威节点将局部模型进行聚合后得到全局模型。本申请能降低共识过程中各节点的算力消耗和区块链的存储压力。
基本信息
专利标题 ：
一种面向联邦学习的分布式存储方法、装置、设备及介质
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114610813A
申请号 ：
CN202210248089.8
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2022-03-14
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
余荣詹湘烁魏博众康嘉文王思明谭北海
申请人 ：
广东工业大学
申请人地址 ：
广东省广州市东风东路729号
代理机构 ：
广州三环专利商标代理有限公司
代理人 ：
廖慧琪
优先权 ：
CN202210248089.8
主分类号 ：
G06F16/27
IPC分类号 ：
G06F16/27 G06F16/22 G06N20/20
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F16/27
••在数据库间或在分布式数据库内的数据复制、分配或同步；其分布式数据系统结构
法律状态
2022-06-10 ：
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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