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一种基于众包方式和激励机制的联邦学习系统

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。

著录项

  • 公开/公告号CN114330742A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-04-12

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中山大学;

    申请/专利号CN202111588868.4

  • 发明设计人 由林麟;章圣律;刘晟;郭子晗;

    申请日2021-12-23

  • 分类号G06N20/00(20190101);

  • 代理机构44205 广州嘉权专利商标事务所有限公司;

  • 代理人梁嘉琦

  • 地址 510275 广东省广州市海珠区新港西路135号

  • 入库时间 2023-06-19 14:51:31

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-04-12

    公开

    发明专利申请公布

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