[发明专利]一种基于超网络和区块链的个性化联邦学习方法及设备在审
| 申请号： | 202211335052.5 | 申请日： | 2022-10-28 |
| 公开（公告）号： | CN115545223A | 公开（公告）日： | 2022-12-30 |
| 发明（设计）人： | 张卫山;包致成;刘宇儒;刘原歌;彭亿;聂宇铭 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学（华东） |
| 主分类号： | G06N20/20 | 分类号： | G06N20/20;H04L9/40 |
| 代理公司： | 青岛鼎丞智佳知识产权代理事务所(普通合伙) 37277 | 代理人： | 王剑伟 |
| 地址： | 266000 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于超网络和区块链的个性化联邦学习方法及设备，方法包括：接收联邦中心节点初始化的超模型；初始化节点标识向量,通过区块链网络获取本节点的标签加密向量；输入到超模型,生成本地模型；利用本地数据集训练本地模型,得到训练后的梯度变化，并获取超模型的梯度变化，发送到联邦中心节点并对所有的梯度变化量进行平均,将运用梯度下降的方式更新到超模型中；接收更新后的超模型,重复上述步骤；联邦边缘计算节点获得与自己匹配的个性化层参数,并将获得的个性化层参数融入到本地模型的个性化层中。使用本发明中的方法进行联邦学习，使模型的准确率和持续学习性能大幅提高，并可以提高各联邦边缘节点参与训练的可信性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 网络 区块 个性化 联邦 学习方法 设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
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