本发明提供一种基于区块链的横向联邦学习模型构建方法,包括如下步骤:在每个本地服务器上均同时部署横向联邦学习节点和区块链节点;初始化;各横向联邦学习节点接收到中心聚合节点发起的训练请求后进行训练并得到梯度值;分别将各梯度值发送至区块链和中心聚合节点;生成学习模型;利用测试集对学习模型进行预测,在预测准确率低于阈值时,将中心聚合节点收到梯度值的与区块链存储的梯度值进行对比,并降低或者清零可疑节点的聚合权重,再重新进行训练与聚合分析,直至生成符合要求的学习模型。本发明能够及时发现并剔除恶意节点,避免生成错误或者失效模型,防止出现更严重的问题。
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