联邦学习的沙盒机制
基本信息
| 申请号 | CN201910949495.5 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN110908893A | 公开（公告）日 | 2020-03-24 |
| 申请公布号 | CN110908893A | 申请公布日 | 2020-03-24 |
| 分类号 | G06F11/36 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 丛明舒;黄艺茁 | 申请（专利权）人 | 深圳逻辑汇科技有限公司 |
| 代理机构 | 成都其高专利代理事务所（特殊普通合伙） | 代理人 | 廖曾 |
| 地址 | 518000 广东省深圳市前海深港合作区前湾一路1号A栋201室(入驻深圳市前海商务秘书有限公司) | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了联邦学习的沙盒机制，包括以下步骤：建立联邦学习沙盒训练环境、建立联邦学习沙盒市场环境、测量联邦学习相关参数、对加密测量的参数的报告与解密。本发明为联邦学习系统提供了一套沙盒机制，使得联邦学习的意向用户在正式采用联邦学习系统之前，可以先在沙盒中测试联邦学习系统，并提前测量所需参数，帮助参与者提前量化自身属性，制定联邦学习策略，并建立联合建模的信心；为参与者了解自身属性提供了有效途径；量化的参与者属性有助于联邦学习系统更加有效地对联邦学习模型产生的收入进行分配；沙盒机制提供试错途径，支持参与者试验并应用最佳策略；增加联邦学习在实际应用中的安全性、稳定性和可操作性。 |
