基于IPFS和区块链的联邦学习模型去中心化学习方法

本发明涉及模型训练技术领域，公开了一种基于IPFS和区块链的联邦学习模型去中心化学习方法，该方法包括：使用区块链上的全局参数哈希链接从星际文件系统中获取联邦学习模型的全局模型参数，根据全局模型参数初始化本地模型，并对本地模型进行训练，更新客户端本地参数和本地模型平均回合奖励，将客户端本地参数和本地模型平均回合奖励上传到星际文件系统存储并将对应的本地参数哈希链接存储到区块链中，从星际文件系统中获取根据若干客户端本地参数和本地模型平均回合奖励更新后的全局模型参数，本发明利用IPFS进行模型参数的去中心化存储，整合区块链技术和星际文件系统以进行联邦学习，提高联邦学习的可扩展性。