申请/专利权人：慧与发展有限责任合伙企业

申请日：2023-08-22

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN117787431A

主分类号：G06N20/00

分类号：G06N20/00;G06F18/214;G06F18/21;G06F9/50;H04L67/104

优先权：["20220928 US 17/954,906"]

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.03.29#公开

摘要：本公开实施例涉及群体学习、隐私保护、去中心化IID漂移控制。用于检查要输入到ML模型的训练阶段的训练数据是否是独立且相同分布的数据IID数据并且基于该确定采取行动的系统和方法。本公开的一个示例提供了一种由在分布式群体学习区块链网络中操作的边缘节点实现的方法。该方法包括接收包括合规数据的定义的智能合约，以及执行包括合规数据的定义的智能合约。该方法还包括接收用于训练ML模型的一个或多个训练数据批次。该方法还包括检查每个训练数据批次是否符合协定的合规数据的定义，标记并隔离不合规的训练数据批次，以及将合规的训练数据批次输入机器学习模型的训练阶段。合规的训练数据批次是IID数据。

主权项：1.一种在分布式群体学习区块链网络中操作的边缘节点，包括：至少一个处理器；以及存储器单元，其操作地连接到所述至少一个处理器，所述存储器单元包括指令，所述指令在被执行时，使所述至少一个处理器：接收智能合约，所述智能合约包括合规数据的定义；执行所述智能合约；接收用于训练机器学习模型的一个或多个训练数据批次；检查每个训练数据批次是否符合被包括在所执行的所述智能合约中的合规数据的定义，以确定合规的训练数据批次和不合规的训练数据批次；对所述不合规的训练数据批次进行标记和隔离，以防止所述不合规的训练数据批次被用于训练所述机器学习模型；在所述边缘节点处使用所述合规的训练数据批次来训练所述机器学习模型的本地版本，其中所述合规的训练数据批次是独立同分布IID数据；向领队节点发送从所述机器学习模型的所述本地版本的所述训练导出的参数；从所述领队节点接收从所述机器学习模型的全局版本导出的经合并的参数；在所述边缘节点处将所述经合并的参数应用于所述机器学习模型的所述本地版本，以更新所述机器学习模型的所述本地版本。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 慧与发展有限责任合伙企业 群体学习、隐私保护、去中心化IID漂移控制

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