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摘要：本发明提供一种基于贡献度的联邦学习激励方法、装置及系统，该方法包括：接收参与方发送的梯度密文；在接收到预设数量或者时间内参与方发送的梯度密文后，对梯度密文进行解密验证，得到梯度数据；计算各参与方的奖励，对奖励签名后发送给奖励中心，以使奖励中心将奖励发送到对应的参与方账户；确定合格参与方，生成下一轮参与联邦学习的参与方列表；根据合格参与方的梯度数据生成聚合梯度，加密聚合梯度得到聚合梯度密文；将聚合梯度密文发送给参与方列表中的参与方，以使参与方进行下一轮迭代训练。利用本发明方案，可以使各参与方得到相应的激励，提升参与方的积极性，提升联邦学习效率。
主权项：1.一种基于贡献度的联邦学习激励方法，其特征在于，所述方法包括：接收参与方发送的梯度密文；在接收到预设数量或者时间内参与方发送的梯度密文后，对所述梯度密文进行解密验证，得到梯度数据；计算各参与方的奖励，对所述奖励签名后发送给奖励中心，以使所述奖励中心将所述奖励发送到对应的参与方账户；确定合格参与方，生成下一轮参与联邦学习的参与方列表；根据所述合格参与方的梯度数据生成聚合梯度，加密聚合梯度得到聚合梯度密文；将所述聚合梯度密文发送给所述参与方列表中的参与方，以使所述参与方进行下一轮迭代训练；所述计算各参与方的奖励包括：通过边际损失计算各参与方的贡献度；在第t轮联邦学习训练中，使用表示通过聚合所有参与方的本地模型获得的全局模型，表示通过聚合除之外所有参与方的本地模型获得的全局模型；设和分别表示和在验证数据集的损失；将参与方的边际损失定义为：；当较高质量的本地模型被聚合时，全局模型的损失将降低；使用δ表示质量阈值，并在δit≥δ时接受参与方i的本地模型，代表该模型对于全局模型的贡献比较大，δ越大，表明参与方i的贡献度越大；根据各参与方的贡献度计算所述参与方的奖励；其中，所述根据各参与方的贡献度计算各参与方的奖励包括：根据各参与方的贡献度计算得到各参与方的本轮权重；根据各参与方的本轮权重及本轮预算计算得到各参与方的奖励。
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百度查询： 中电科大数据研究院有限公司 电子科技大学 基于贡献度的联邦学习激励方法、装置及系统
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