基于区块链和知识蒸馏的联邦学习稳定性提升方法及系统

本发明公开了基于区块链和知识蒸馏的联邦学习稳定性提升方法及系统，涉及联邦学习技术领域。该基于区块链和知识蒸馏的联邦学习稳定性提升方法，包括以下步骤：双模型训练；获取故障风险评估值；智能合约验证。本发明通过获取的各个参与方客户端的本地私有金融数据进行双模型训练，并将双模型训练的结果上传至构建的区块链数据共享平台，同时获取故障风险评估值并判断是否发送单点故障风险指令，若是，则进行智能合约验证，否则完成联邦学习优化，达到了提高联邦学习场景中面向金融客户的无标签公共数据与客户端数据量匹配度的效果，解决了现有技术中存在联邦学习场景中面向金融客户的无标签公共数据与客户端数据量匹配度不高的问题。