[发明专利]一种数据协同方法、装置及通信设备

说明书

本申请提供一种数据协同方法、装置及通信设备，所述方法包括：第一联邦学习节点向第二联邦学习节点发送协同计算会话请求消息，以及向第一区块链节点发送第一消息摘要，所述第一消息摘要基于所述协同计算会话请求消息确定；所述第一联邦学习节点接收所述第二联邦学习节点发送的协同计算会话应答消息；在所述协同计算会话应答消息表示同意进行协同计算会话的情况下，所述第一联邦学习节点与所述第二联邦学习节点进行协同交互；所述第一联邦学习节点向所述第一区块链节点发送第二消息摘要，所述第二消息摘要基于所述协同交互的过程中所述第一联邦学习节点发送的第一协同计算消息确定。本申请可以提高联邦学习过程的效率。

技术领域

本申请涉及区块链技术领域，尤其涉及一种数据协同方法、装置及通信设备。

背景技术

联邦学习是一种多方协作计算的机器学习方法，参与方在不共享数据的前提下通过交换加密的模型参数或梯度参数来共同训练机器学习模型，使得数据不出本地即可参与多方协同建模。

联邦学习中在不泄露数据情况下通过协同计算进行机器学习模型训练，目前可以通过区块链将联邦学习节点每次交互加密的模型参数或梯度参数，以及训练得到的机器学习模型进行区块广播和记账，从而实现去中心化或者安全溯源，但联邦学习相比于集中式人工智能模型学习，虽然模型精度相差不大，但是训练时间相差极大，例如：横向联邦模型训练阶段时间开销增加了十至几十倍，纵向联邦模型训练时间更是增加了几千至上万倍。联邦学习过程通过联邦学习节点之间的协同计算会话对机器学习模型进行训练，联邦学习过程中，联邦学习节点之间需要交互上万次得到最终的机器学习模型，现有方案中将协同计算会话中的所有交互数据均通过区块链节点进行区块广播和记账，联邦学习节点在进行协同计算会话时需要将所有交互数据发送至区块链节点，数据繁多，将会降低联邦学习过程的效率。

发明内容

本申请提供一种数据协同方法、装置及通信设备，以解决联邦学习过程效率降低的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种数据协同方法，包括：

第一联邦学习节点向第二联邦学习节点发送协同计算会话请求消息，以及向第一区块链节点发送第一消息摘要，所述第一消息摘要基于所述协同计算会话请求消息确定；

所述第一联邦学习节点接收所述第二联邦学习节点发送的协同计算会话应答消息；

在所述协同计算会话应答消息表示同意进行协同计算会话的情况下，所述第一联邦学习节点与所述第二联邦学习节点进行协同交互；

所述第一联邦学习节点向所述第一区块链节点发送第二消息摘要，所述第二消息摘要基于所述协同交互的过程中所述第一联邦学习节点发送的第一协同计算消息确定；

其中，所述第一联邦学习节点与所述第二联邦学习节点属于同一联邦学习网络，所述第一消息摘要和所述第二消息摘要用于所述第一区块链节点在所述区块链中区块广播和记账。

第二方面，本申请实施例还提供一种数据协同方法，包括：

第二联邦学习节点接收第一联邦学习节点发送的协同计算会话请求消息；

所述第二联邦学习节点向所述第一联邦学习节点发送协同计算会话应答消息，以及向第二区块链节点发送第三消息摘要，所述第三消息摘要基于所述协同计算会话应答消息确定；

在所述协同计算会话应答消息表示同意进行协同计算会话的情况下，所述第二联邦学习节点与所述第一联邦学习节点进行协同交互；

所述第二联邦学习节点向所述第二区块链节点发送第四消息摘要，所述第四消息摘要基于所述协同交互的过程中所述第二联邦学习节点发送的第二协同计算消息确定；

其中，所述第一联邦学习节点与所述第二联邦学习节点属于同一联邦学习网络，所述第三消息摘要和所述第四消息摘要用于所述第二区块链节点在区块链中区块广播和记账。