一种基于区块链的联邦学习优化方法

专利主权项内容

1.一种基于区块链的联邦学习优化方法，其特征在于，包括如下步骤：利用边缘节点存储获取到的模型训练任务中的初始化模型，并将初始化模型广播给边缘节点区域内的用户设备；基于深度强化学习的数据卸载控制策略，控制用户设备选择将数据传输到边缘节点进行模型训练或者在本地进行模型更新；利用边缘节点将自身训练的模型和用户设备上传来的模型进行局部模型聚合；基于每个边缘节点聚合后的局部模型，通过所有边缘节点进行共识更新，得到全局聚合模型；随机抽取一个边缘节点作为领导者，并构建一个未经验证的新块，通过领导者对新块进行有效性验证，所述新块包含全局聚合模型；当有效性验证失败，删除新块，通过所有边缘节点重新进行共识更新；当有效性验证成功，利用领导者向其他边缘节点广播新块，进入下一轮次的迭代。