一种基于主链共识的DAG区块链的联邦学习方法

本发明公开了一种基于主链共识的DAG区块链的联邦学习方法，包括：在系统中设置边缘服务器作为静态全节点用于维护完整DAG区块链，车辆作为轻节点；车辆发起数据共享请求作为联邦学习任务，输入共享数据集及训练需求；车辆通过主链生成算法构建主链，并从主链最新叶子区块集合中选择聚合模型初始化本地模型，执行预设次数本地更新后将本地模型上传至对应边缘聚合器；边缘聚合器收集足够的本地模型，对其客户端集合进行加权聚合生成聚合模型，聚合后使用本地数据评估模型精度，并确定引用区块集合；边缘聚合器将本地模型集合所对应的交易集合与聚合模型一同打包，生成新区块。本发明可有效缓解异质性带来的偏差，提升全局训练过程的收敛性。