[发明专利]联邦学习方法及装置在审
申请号: | 202011018370.X | 申请日: | 2020-09-24 |
公开(公告)号: | CN113919511A | 公开(公告)日: | 2022-01-11 |
发明(设计)人: | 王佩琪;刘展;顾松庠;孙海波;王义 | 申请(专利权)人: | 京东科技控股股份有限公司 |
主分类号: | G06N20/20 | 分类号: | G06N20/20 |
代理公司: | 北京同立钧成知识产权代理有限公司 11205 | 代理人: | 张娜;刘芳 |
地址: | 100176 北京市大兴区北京经*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 联邦 学习方法 装置 | ||
1.一种联邦学习方法,其特征在于,应用于区块链系统中的虚拟服务端,所述虚拟服务端为所述区块链系统中的任一候选服务端,所述方法包括:
创建联邦学习任务,所述联邦学习任务中包括有多个待训练算法;
从多个所述候选服务端中确定出第一服务端,所述第一服务端用于向所述区块链系统中的多个客户端发起针对所述多个待训练算法中的第一训练算法的训练;
向所述第一服务端发送所述第一训练算法的训练指示。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述从多个所述候选服务端中确定出第一服务端,包括:
利用选举算法,从所述多个候选服务端中确定出第一服务端。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,在所述从多个所述候选服务端中确定出第一服务端之前,所述方法还包括:
接收所述候选服务端中的第二服务端发送的第一消息,所述第一消息用于表征所述第二服务端发生故障;
所述利用选举算法,从所述多个候选服务端中确定出第一服务端,包括:
利用所述选举算法,从除所述第二服务端以外的所述多个候选服务端中确定出第一服务端。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述创建联邦学习任务,包括:
根据所述多个客户端的信息,创建联邦学习任务。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,在所述创建联邦学习任务之后,所述方法还包括:
根据所述多个客户端的信息,从数据库中选取所述第一训练算法对应的训练参数,所述第一训练算法对应的训练参数用于辅助训练所述第一训练算法。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述训练指示中包括有所述第一训练算法对应的训练参数。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述向所述第一服务端发送所述第一训练算法的训练指示之后,所述方法还包括:
将所述述第一训练算法的训练指示保存在所述区块链系统中。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
接收待加入端发起的加入请求,所述加入请求用于请求加入所述区块链系统,所述待加入端为待加入的候选服务端或者待加入的客户端;
根据所述加入请求,将所述待加入端加入所述区块链系统。
9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,所述加入请求中包括有所述待加入端的密钥。
10.根据权利要求9所述的方法,其特征在于,所述将所述待加入端加入所述区块链系统,包括:
若所述待加入端的密钥通过验证,则将所述待加入端加入所述区块链系统。
11.根据权利要求1-10任一项所述的方法,其特征在于,所述待训练算法为机器学习算法。
12.一种联邦学习方法,其特征在于,应用于区块链系统中的候选服务端,所述方法包括:
接收所述区块链系统中的虚拟服务端发送的训练指示,所述训练指示用于指示所述候选服务端联合所述区块链系统中的多个客户端训练第一训练算法,所述虚拟服务端由所述区块链系统中的多个候选服务端组成;
通过所述区块链系统将所述第一训练算法的训练任务发送给所述多个客户端;
接收所述多个客户端通过所述区块链系统发送的中间数据,所述中间数据为采用所述客户端中的样本数据训练后的所述第一训练算法的数据。
13.一种联邦学习方法,其特征在于,应用于区块链系统中的客户端,所述方法包括:
接收所述区块链系统中的候选服务端通过所述区块链系统发送的第一训练算法的训练任务;
采用所述客户端中的样本数据对所述第一训练算法进行训练,生成所述第一训练算法中间数据;
通过所述区块链系统向所述候选服务端发送所述中间数据。
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