[发明专利]一种基于众包方式和激励机制的联邦学习系统在审
| 申请号： | 202111588868.4 | 申请日： | 2021-12-23 |
| 公开（公告）号： | CN114330742A | 公开（公告）日： | 2022-04-12 |
| 发明（设计）人： | 由林麟;章圣律;刘晟;郭子晗 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 梁嘉琦 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于众包方式和激励机制的联邦学习系统，包括：基础数据层，用于存储联邦学习系统的数据；业务响应层，用于响应于系统用户的任务请求，根据任务请求采用众包方式进行所述联邦学习系统的任务管理，系统用户包括任务发布者和任务参与者；辅助训练层，用于根据激励机制辅助联邦学习系统的联邦学习全局模型训练，激励机制包括任务分配机制、声誉机制和奖励机制；用户交互层，用于支撑系统用户与联邦学习系统的交互，实现用户操作与数据结果的可视化。本发明能够对参与者、任务以及训练策略进行统一管理，并通过设计的激励机制鼓励数据拥有者持续参与联邦学习任务，可广泛应用于联邦学习技术领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 方式 激励机制 联邦 学习 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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