基于双链区块链的联邦学习方法、联邦学习系统、计算机系统及存储介质

本申请涉及联邦学习技术领域，尤其涉及一种基于双链区块链的联邦学习方法、联邦学习系统、计算机系统及存储介质。一方面，设计了一个基于主副链的区块链架构，通过分离验证和数据存储，有效地提高了区块链对全局模型更新和信誉值更新结果的验证效率并优化了交易存储的总开销；另一方面，基于实时可用计算资源和训练行为信誉的参与者选择和管理机制，选择出一批性能和诚实度俱佳的参与者，从而有效降低了低性能设备延长训练时长和存在恶意和消极参与者的可能性。旨在解决如何提升联邦学习的训练效率的问题。