一种基于随机采样的ZKML证明效率优化方法

本发明公开了一种基于随机采样的ZKML证明效率优化方法；包括有以下步骤：S1、模型声明及密钥生成；S2、密钥分发；S3、训练方进行训练；S4、信用等级评定函数D；S5、构造总损失函数Loss(N)；S6、证明生成；S7、用户验证结果的正确性。本发明对目标数据进行随机采样提高证明的生成和验证效率；并且损失函数确定采样比例；在无信任的分布式场景下进行，将模型被分割后的每个子结构单独进行转换编译并分别生成一对密钥，从而对子结构单独进行验证；并且引入信用等级评定函数，时间遗忘因子对更久远的任务给予更低的权重，距离当前越近的任务给予更高的权重；且可以根据具体要求对守约或不守约行为任意调整基础权重。