[发明专利]一种基于分层分片区块链的联邦学习方法、系统及装置

权利要求书

1.一种基于分层分片区块链的联邦学习方法，其特征在于，所述方法包括：

智能合约根据训练任务构建主链，触发各分片子链开启训练任务；

被触发的每个分片子链从所述主链中获取本次分片迭代的基础模型，将所述基础模型与子链信息打包成子链交易并提交到子链，具体包括：

判断当前分片迭代是否为第一次分片迭代；

若为第一次分片迭代，则拉取主链的创世块以获取训练任务信息；将主链创世块中的初始基础模型作为本次分片迭代过程中的基础模型，并将训练任务信息和子链信息打包成子链交易提交到子链；

若不是第一次分片迭代，则从主链Tips中挑选出个Tips，验证所挑选的每个Tip中模型的有效性，并选择其中最有效的个Tips，将其中每个Tip中的模型聚合生成本次分片迭代的基础模型，将该基础模型和子链信息打包成子链交易提交到子链；各个子链主节点选择智能终端，所述智能终端从子链中拉取训练任务和基础模型进行本地训练，将训练完成后的基础模型与子链信息打包成子链交易并提交到子链；

各个子链节点将验证后的子链交易转发给子链主节点；所述子链主节点聚合本轮分片内各智能终端上传的子链交易获得本轮分片模型，并与子链信息打包成子链交易提交到子链；

各子链主节点将每次分片迭代中最后一轮分片内训练生成的分片模型打包成主链交易提交到主链，并批准主链中部分主链交易；

其中，所述主链为基于有向无环图DAG共识的区块链；所述Tips为主链中未被其他主链交易验证的主链交易，其位于主链基于所有主链交易构建的DAG图中的末端。

2.根据权利要求1所述的一种基于分层分片区块链的联邦学习方法，其特征在于，所述智能合约根据训练任务构建主链包括联邦学习任务请求者签署智能合约以声明训练任务信息，所述智能合约打包训练任务信息以生成创世块进而构建出基于DAG共识的主链。

3.根据权利要求1所述的一种基于分层分片区块链的联邦学习方法，其特征在于，在所述触发各分片子链开启训练任务的同时还包括智能合约监测主链状态，并从所述主链中拉取区块以获取全局模型。

4.根据权利要求3所述的一种基于分层分片区块链的联邦学习方法，其特征在于，智能合约定时从主链中的所有Tips拉取若干个Tips生成聚合模型；智能合约利用测试集验证该聚合模型的有效性；根据训练任务的目标判断所述聚合模型是否达到训练目标，若达到训练目标，智能合约向所有触发的分片子链发送停止信号，否则等待定时后智能合约继续进行状态监测。

5.根据权利要求1所述的一种基于分层分片区块链的联邦学习方法，其特征在于，所述各个子链主节点选择智能终端之后包括：

所述子链主节点向选中的智能终端发送任务邀请，所述任务邀请被所述智能终端确认后，授权智能终端接入该子链。

6.根据权利要求1所述的一种基于分层分片区块链的联邦学习方法，其特征在于，所述批准主链中部分主链交易之后还包括子链主节点判断在本次分片迭代过程中是否收到智能合约发送的停止信号，若收到，子链主节点向其所属分片内其他所有参与训练的实体发送停止信号并停止训练操作；若未收到，则继续开启下一次分片迭代。

7.一种基于分层分片区块链的联邦学习系统，其用于实现如权利要求1~6任一所述的一种基于分层分片区块链的联邦学习方法，其特征在于，所述系统包括：

主链任务发布模块，用于部署智能合约并根据训练任务构建主链，触发各分片子链开启训练任务；

分片任务执行模块，用于监听所述主链任务发布模块的触发动作，从所述主链中获取本次分片迭代的基础模型，将所述基础模型与子链信息打包成子链交易并提交到子链；

智能终端选择模块，用于选择出智能终端，并将分片子链与选择出的智能终端建立连接；

模型验证模块，用于根据测试集验证智能终端训练的本地模型、分片聚合生成的本次分片迭代的基础模型；

模型聚合模块，用于对模型验证模块使用的模型进行聚合，并输出聚合模型。

8.一种基于分层分片区块链的联邦学习装置，其特征在于，所述装置包括存储器以及处理器；

所述存储器用于存储运行的程序和区块链中生成的区块；

所述处理器用于根据所述程序执行如权利要求1~6任一所述的方法。