TWI832701B - 具有叢集架構的聯邦式學習預約平台、預約系統及其預約方法 - Google Patents

具有叢集架構的聯邦式學習預約平台、預約系統及其預約方法 Download PDF

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TWI832701B
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Abstract

本發明提出一種具有叢集架構的聯邦式學習預約平台、預約系統及其預約方法，其中，預約平台係供一第一使用端輸入一預約資訊進行訓練，包含: 一第二使用端，具有一數據集；及一訓練端，包含一主伺服器及一從伺服器，該從伺服器係經由該主伺服器指派運作，該主伺服器包含一服務伺服器，該從伺服器包含一備份主機，該服務伺服器係接收並依據該預約資訊與該備份主機及該第一使用端進行通訊，該備份主機係提供該第二使用端儲存該數據集，當第一使用端輸入預約資訊後，可使第一使用端與備份主機同步進行訓練，大幅提高訓練成功率。

Description

具有叢集架構的聯邦式學習預約平台、預約系統及其預約方法
本發明是有關聯邦式學習，特別是指一種具有叢集架構的聯邦式學習預約平台、預約系統及其預約方法。
聯邦式學習(Federated Learning)為一種機器學習技術，其有別於傳統的中心化機器學習需要在訓練時將所有相關資料集中到同一個計算裝置進行訓練產出模型，相反的，聯邦式學習能夠實現多裝置不需要傳輸訓練資料的前提下，同時完成機器學習模型訓練，聯邦式學習係結合分散式系統的多節點運算，將模型訓練的工作分給多個節點，分散式系統主要處理大量資料，讓運算量分配給相關的單位，然而聯邦式學習強調的是保護資料隱私，因此訓練資料不須集中至單一伺服器再進行分配運算，而是直接利用各裝置分別進行模型訓練。
雖聯邦式學習擁有隱私權高的優點，卻受限於各裝置的運算能力，若同時多個裝置進行訓練時，各裝置運算能力良莠不齊，導致某些運算能力較好的裝置需等待運算能力較差的裝置訓練結束後才能進行下一輪訓練，更甚者，若其中裝置訓練失敗，則所有裝置在此一輪訓練皆無法完成，如此一來，訓練失敗的機率將隨著裝置數量明顯增高，使得其他使用者參與訓練的意願也隨之降低。
有鑑於此，不同於傳統聯邦學習平台異地異質的模式，本發明提供一種結合異地異質與同地異質的模式提供服務的聯邦式學習預約平台，並採用叢集式架構實現同地異質的特質，以此大幅降低訓練失敗率，同時，使欲參與的使用者能夠隨時隨地預約訓練。
本發明之主要目的，係提供一種具有叢集架構的聯邦式學習預約平台，其係提供使用端進行預約之平台，至少一使用端將數據集儲存於訓練端之備份主機，當訓練端收到其他使用端之預約資訊時，即可使訓練端與備份主機及其他使用端之主機進行通訊，使其排程更加彈性。
本發明之另一目的，係提供一種具有叢集架構的聯邦式學習預約系統，包含第一使用端、第二使用端及訓練端，並由訓練端取得第二使用端之數據集後，當第一使用端提出預約資訊後，將由訓練端控制第一使用端之主機與訓練端所備份之數據集同步進行訓練，大幅增加訓練效率。
本發明之再一目的，係提供一種具有叢集架構的聯邦式學習預約方法，當訓練端取得預約資訊後，將控制資訊與訓練模型傳輸至對應的使用端之主機及訓練端之備份主機，並分別進行訓練，再由訓練端分別收集其訓練模型，以產生並回傳最終訓練模型，提升訓練成功率。
為了達到上述之目的，本發明之一實施例係揭示一種具有叢集架構的聯邦式學習預約平台，其係供一第一使用端輸入一預約資訊進行訓練，包含: 一第二使用端，具有一數據集；及一訓練端，包含一主伺服器及一從伺服器，該從伺服器係經由該主伺服器指派運作，該主伺服器包含一服務伺服器，該從伺服器包含一備份主機，該服務伺服器係接收並依據該預約資訊與該備份主機及該第一使用端進行通訊，該備份主機係提供該第二使用端儲存該數據集。
較佳地，該訓練端包含一預約介面，該預約介面係供該第一使用端傳輸該預約資訊，使該服務伺服器接收並依據該預約資訊與該備份主機及該第一使用端進行通訊。
較佳地，該服務伺服器以一第一傳輸協定與該第一使用端進行通訊與加密，該第一傳輸協定為超文本傳輸安全協定(HyperText Transfer Protocol Secure, HTTPS)。
較佳地， 該預約介面以一第二傳輸協定與該服務伺服器進行通訊與加密，該第二傳輸協定為安全外殼協定(Secure Shell Protocol, SSH)。
為了達到上述之另一目的，本發明之一實施例係揭示一種具有叢集架構的聯邦式學習預約系統，包含: 一第一使用端，輸入一預約資訊；一第二使用端，具有一數據集；及一訓練端，包含一主伺服器、一從伺服器及一預約介面，該從伺服器係經由該主伺服器指派運作，該主伺服器包含一服務伺服器，該從伺服器包含一備份主機，該服務伺服器係經該預約介面接收並依據該預約資訊與該備份主機及該第一使用端進行通訊，該備份主機係提供該第二使用端儲存該數據集。
較佳地，該服務伺服器係依據該預約資訊傳輸對應之一控制資訊及一第一初始訓練模型至該備份主機及該第一使用端。
較佳地，該備份主機係依據該控制資訊以該第一初始訓練模型及該數據集進行訓練，生成並回傳一第一訓練模型至該服務伺服器，該第一使用端係依據該控制資訊以該第一初始訓練模型進行訓練，生成並回傳一第二訓練模型至該服務伺服器，該服務伺服器接收並依據該第一訓練模型與該第二訓練模型進行運算，生成並回傳一第三訓練模型至該備份主機及該第一使用端。
較佳地，當該第一使用端再次於該預約介面輸入該預約資訊時，該服務伺服器係以該第一訓練模型、該第二訓練模型及該第三訓練模型進行測試，產生一測試結果，並以該測試結果作為一第二初始訓練模型，該服務伺服器依據該預約資訊傳輸一控制資訊及該第二初始訓練模型至該備份主機及該第一使用端，該備份主機係依據該控制資訊以該第二初始訓練模型及該數據集進行訓練，生成並回傳一第四訓練模型至該服務伺服器，且，該第一使用端係依據該控制資訊以該第二初始訓練模型進行訓練，生成並回傳一第五訓練模型至該服務伺服器，使該服務伺服器依據該第四訓練模型及該第五訓練模型進行運算，生成並回傳一第六訓練模型至該備份主機及該第一使用端。
較佳地，該第二使用端之數量大於或等於該第一使用端之數量。
為了達到上述之再一目的，本發明之一實施例係揭示具有叢集架構的聯邦式學習預約方法，步驟包含: 當一訓練端之一服務伺服器自一第一使用端接收一預約資訊時，該服務伺服器係依據該預約資訊與該訓練端之一備份主機及該第一使用端進行通訊，其中，該備份主機係經由該服務伺服器指派運作，且，該備份主機係自一第二使用端取得一數據集；自該服務伺服器傳輸一控制資訊與一第一初始訓練模型至該備份主機與該第一使用端；以該控制資訊使該備份主機以該第一初始訓練模型及該數據集進行訓練，生成並回傳一第一訓練模型至該服務伺服器；以該控制資訊使該第一使用端以該第一初始訓練模型進行訓練，生成並回傳一第二訓練模型至該服務伺服器；及自該服務伺服器運算該第一訓練模型與該第二訓練模型，生成並回傳一第三訓練模型至該備份主機與該第一使用端，且，該第二使用端透過該備份主機取得該第三訓練模型；
其中，該服務伺服器係以該第一訓練模型、該第二訓練模型及該第三訓練模型進行測試，產生一測試結果，並以該測試結果作為一第二初始訓練模型，當該服務伺服器自該第一使用端再次接收該預約資訊時，自該服務伺服器傳輸該控制資訊與該第二初始訓練模型至該備份主機與該第一使用端。
本發明之有益功效在於同時以異地異質與同地異質的模式提供服務，並採用叢集式架構實現同地異質，大幅提高訓練成功率，並使規劃排程更具彈性及效率。
有關本發明之相關申請專利特色與技術內容，在以下配合參考圖式之較佳實施例的詳細說明中，將可清楚的呈現。
請參閱第一圖及第二圖，為本發明之一實施例之概念示意圖及平台示意圖。如圖所示，本發明之一實施例主要以叢集架構實現同地異質的服務模式，其中，第二使用端U2將其數據集U21儲存至備份主機T21，且，預約平台可以提供使用端預約訓練，並詳細說明其作動方式如下，本發明之一實施例之預約平台，其係供第一使用端U1輸入預約資訊進行預約，預約平台P包含: 第二使用端U2及訓練端T。
於一實施例中，第一使用端U1能夠透過第一使用端U1的主機、伺服器或任何能夠進行訓練的電子裝置輸入預約資訊，以進行預約訓練，第一使用端U1的數量並不被限制，可以是一個或多個使用端，其中，預約資訊包含預約日期及時間，但不在此限。
於一實施例中，第二使用端U2具有數據集U21，較佳的，數據集U21可以存放於第二使用端U2的任何主機、伺服器或雲端儲存位置，第二使用端U2的數量並不被限制，可以是一個或多個使用端，較佳的，第二使用端U2的數量大於等於第一使用端U1的數量，但不在此限。
於一實施例中，訓練端T係包含主伺服器T1及從伺服器T2，主伺服器係包含服務伺服器T11，從伺服器T2係包含備份主機T21，服務伺服器T11係於接收預約資訊後，並依據預約資訊與備份主機T21及第一使用端U1進行通訊，備份主機T21係提供給第二使用端U2儲存其數據集U21，其中，服務伺服器T11係以第一傳輸協定與第一使用端U1進行通訊與加密，第一傳輸協定可以是超文本傳輸安全協定(HyperText Transfer Protocol Secure, HTTPS)。
較佳的，主伺服器T1與從伺服器T2為叢集架構，因此從伺服器T2係經由主伺服器T1指派運作，伺服器的數量並不被限制。
較佳的，訓練端T更包含預約介面T3，第一使用端U1係透過預約介面T3輸入預約資訊，使得服務伺服器T11能夠依據預約資訊傳輸對應之控制資訊及第一初始訓練模型至備份主機T21及第一使用端U1，於一實施例中，預約介面T3可以是其他網頁伺服器所提供的預約網頁，也可以是服務伺服器T11所提供的預約網頁。
較佳的，預約介面T3係以第二傳輸協定與服務伺服器T11進行通訊與加密，第二傳輸協定可以是安全外殼協定(Secure Shell Protocol, SSH)，但不在此限。
於一實施例中，預約平台能夠應用於須進行學習訓練的醫療產業、金融產業或其他亟需兼顧隱私性的資料，但不在此限。
請參閱第三圖，其為本發明之一實施例之系統示意圖。如圖所示，本發明之一實施例之預約系統S，其包含第一使用端U1、第二使用端U2及訓練端T，其中，第一使用端U1與第二使用端U2與前述實施例相同，故不在此贅述。系統之作動關係如下:
第一使用端U1與第二使用端U2皆將其欲訓練的數據分別儲存於其指定的任何主機或雲端儲存位置，於一實施例中，第一使用端U1並未將其所欲訓練的數據儲存於訓練端T，而第二使用端U2的數據集U21儲存於訓練端T，或使用訓練端T的備份主機T21作為存放數據集U21的空間。
於另一實施例中，第一使用端U1也可以將其欲訓練的數據資料儲存於訓練端T，或使用訓練端T的備份主機T21作為存放數據資料的空間，即第一使用端U1與第二使用端U2的數據資料都能夠於訓練端T的叢集架構下進行訓練，但不在此限。
訓練端T包含主伺服器T1、從伺服器T2及預約介面T3，於一實施例中，主伺服器T1包含服務伺服器T11，從伺服器T2包含備份主機T21，其中，主伺服器T1與從伺服器T2為叢集架構，即從伺服器T2係經由主伺服器T1指派運作，但不在此限。
較佳的，第一使用端U1透過預約介面T3輸入預約資訊，使得服務伺服器T11係經由預約介面T3接收預約資訊後，服務伺服器T11將依據預約資訊傳輸對應之控制資訊及第一初始訓練模型至備份主機T21及第一使用端U1。
於一實施例中，第二使用端U2也能夠透過預約介面T3輸入預約資訊，但不在此限。
較佳的，控制資訊可以包含執行應用程式，使備份主機T21與第一使用端U1經由安全機制連線至服務伺服器T11，於一實施例中，當服務伺服器T11欲與備份主機T21連線時，服務伺服器T11需擁有備份主機T21的主機帳號，並以主機帳號作為認證機制，但不在此限。
於一實施例中，當備份主機T21與第一使用端U1依據並安裝控制資訊後，備份主機T21以第一初始訓練模型及數據集U21進行訓練，生成並回傳第一訓練模型至服務伺服器T11，且，第一使用端U1係以第一初始訓練模型進行訓練，生成並回傳第二訓練模型至服務伺服器T11，服務伺服器T11接收並依據第一訓練模型與第二訓練模型進行運算，生成並回傳第三訓練模型至備份主機T21及第一使用端U1。
於一實施例中，當備份主機T21及第一使用端U1接收第三訓練模型後，將可以分別再以第三訓練模型進行訓練，生成並分別回傳第四訓練模型與第五訓練模型至服務伺服器T11，服務伺服器T11接收並依據第四訓練模型與第五訓練模型進行運算，生成並回傳第六訓練模型至備份主機T21及第一使用端U1，並接續前述流程直至訓練結束。
於一實施例中，當訓練完成後，將會以信件通知第一使用端U1及第二使用端U2，此時，第一使用端U1及第二使用端U2能夠分別於主機、伺服器、用於訓練的電子裝置或雲端儲存位置的檔案夾，取得最終的訓練模型。
第二使用端U2能夠透過訓練端T之備份主機T21作為個人租用的空間，而可利用此一空間將資料進行分享學習，換言之，第二使用端U2可以僅僅將資料儲存至備份主機T21，或是直接將備份主機T21作為主要資料存放或使用的空間，除了無隱私問題以外，更不受限於第二使用端U2的主機、伺服器或其用於訓練的電子裝置的運算能力，使聯邦式學習更加具有彈性及效率。
於一實施例中，當訓練結束後，服務伺服器T11將會以現有的所有訓練模型進行測試，並依據產生的測試結果作為下一次的初始模型，舉例而言，若現有的所有訓練模型係備份主機T21與第一使用端U1分別回傳的第一訓練模型與第二訓練模型，以及服務伺服器T11根據第一訓練模型與第二訓練模型進行運算所產生的第三訓練模型，即以第一訓練模型、第二訓練模型及第三訓練模型進行測試，並以此一測試結果作為第二初始訓練模型，同樣的，倘若備份主機T21與第一使用端U1還有分別回傳第四訓練模型與第五訓練模型，以及服務伺服器T11根據第四訓練模型與第五訓練模型進行運算所產生的第六訓練模型，即以第一訓練模型、第二訓練模型、第三訓練模型、第四訓練模型、第五訓練模型及第六訓練模型進行測試，並以此一測試結果作為第二初始訓練模型，即以此作為下次的初始模型，使得使用端得以由較佳之模型持續訓練，避免重新訓練，提高訓練效率。
於一實施例中，當第一使用端U1再次於預約介面T3輸入預約資訊時，服務伺服器T11將會依據預約資訊傳輸控制資訊及前次訓練後所產生之第二初始訓練模型至備份主機T21及第一使用端U1，此時，備份主機T21則以第二初始訓練模型及數據集進行訓練，以及第一使用端U1則以第二初始訓練模型進行訓練，其訓練方式如前述所載，故不在此贅述。
於一實施例中，當第二使用端U2於固定或非固定時間欲將其數據集U21儲存至備份主機T21時，可以傳輸數據集的路徑資料及備份指令至服務伺服器T11，使服務伺服器T11能夠依據備份指令控制指派備份主機T21自第二使用端U2取得數據集U21，於一實施例中，備份主機T21所取得的數據集U21可以是數據集U21的副本或數據集U21的資料捷徑，即備份主機T21所取得的數據集U21可以是實際存在的資料，也可以僅僅是一個路徑，其儲存的資料形式並不被限制。
另一種情況下，第二使用端U2也可以授權給服務伺服器T11，使其指派備份主機T21於固定或非固定的時間自第二使用端U2取得數據集U21，使其能夠即時自第二使用端U2取得已更新的數據集U21，但不在此限。
又一種情況下，服務伺服器T11能夠於固定或非固定的時間詢問第二使用端U2是否同意授權取得，並於接收備份指令後，依據備份指令控制指派備份主機T21自第二使用端U2取得數據集U21，但不在此限。
又一種情況下，第二使用端U2可以將備份主機T21作為其儲存空間，因此可以直接將其數據集U21儲存至備份主機T21，但不在此限。
請參閱第四圖，其為本發明之一實施例之方法流程圖。如圖所示，本發明之一實施例之預約方法係執行於前述之預約平台或預約系統，其方法係包含下列步驟。
步驟S1: 當一訓練端之一服務伺服器自一第一使用端接收一預約資訊時，該服務伺服器係依據該預約資訊與該訓練端之一備份主機及該第一使用端進行通訊，其中，該備份主機係經由該服務伺服器指派運作，且，該備份主機係自一第二使用端取得一數據集；
步驟S2: 自該服務伺服器傳輸一控制資訊與一第一初始訓練模型至該備份主機與該第一使用端；
步驟S3: 以該控制資訊使該備份主機以該第一初始訓練模型及該數據集進行訓練，生成並回傳一第一訓練模型至該服務伺服器；
步驟S4: 以該控制資訊使該第一使用端以該第一初始訓練模型進行訓練，生成並回傳一第二訓練模型至該服務伺服器；及
步驟S5: 自該服務伺服器運算該第一訓練模型與該第二訓練模型，生成並回傳一第三訓練模型至該備份主機與該第一使用端，且，該第二使用端透過該備份主機取得該第三訓練模型。
如步驟S1所述，當訓練端T之服務伺服器T11自第一使用端U1接收預約資訊時，服務伺服器T11係依據預約資訊與備份主機T21與第一使用端U1進行通訊，其中，備份主機T21係經由服務伺服器T11指派運作，且，備份主機T21係自第二使用端U2取得數據集U21。
如步驟S2所述，自服務伺服器T11傳輸控制資訊與第一初始訓練模型至備份主機T21與第一使用端U1，此時，備份主機T21與第一使用端U1將會執行安裝控制資訊。
如步驟S3所述，嗣後，其將以控制資訊使備份主機T21以第一初始訓練模型及數據集U21進行訓練，生成並回傳第一訓練模型至服務伺服器T11。
如步驟S4所述，同樣的，將以控制資訊使第一使用端U1以第一初始訓練模型進行訓練，生成並回傳第二訓練模型至服務伺服器T11，於一實施例中，步驟S3與步驟S4為同一時間分別進行，但不在此限。
如步驟S5所述，自服務伺服器T11以第一訓練模型與第二訓練模型進行運算，生成並回傳第三訓練模型至備份主機T21與第一使用端U1，且，第二使用端U2係可以透過備份主機T21取得第三訓練模型，同時，更進一步的，服務伺服器T11將經由第一訓練模型、第二訓練模型及第三訓練模型進行測試，並將其測試結果作為第二初始訓練模型，即以第二初始訓練模型作為下次訓練的初始模型，因此當服務伺服器T11自第一使用端U1再次接收到預約資訊時，自服務伺服器T11傳輸控制資訊與第二初始訓練模型至備份主機T21與第一使用端U1，並接續步驟S3-S5。
為更清楚說明本發明之一實施例之預約方法，請參閱第五圖，其為本發明之一實施例之步驟示意圖，並說明舉例如下:
第一使用端U1分別為醫療院所A與醫療院所B；
第二使用端U2分別為醫療院所C及醫療院所D；及
訓練端T之備份主機T21分別包含醫療院所C的備份主機及醫療院所D的備份主機。
第一使用端U1以其主機登入訓練端T之預約介面T3，並輸入預約資訊，例如: 7月20日17:00，此時，預約介面T3將預約資訊傳輸至服務伺服器T11，使服務伺服器T11依據預約資訊於7月20日17:00與第一使用端U1之主機與訓練端T之備份主機T21進行通訊，並傳輸控制資訊與第一初始訓練模型至備份主機T21與第一使用端U1之主機後，於訓練端T之醫療院所C的備份主機及醫療院所D的備份主機分別以第一初始訓練模型及其所取得之數據集U21進行訓練，並取得第一訓練模型回傳至服務伺服器T11，以及醫療院所A與醫療院所B分別於其主機以第一初始訓練模型進行訓練，並取得第二訓練模型回傳至服務伺服器T11。
最終於服務伺服器T11將第一訓練模型與第二訓練模型進行運算，將產生之第三訓練模型回傳至醫療院所A的主機、醫療院所B的主機、醫療院所C的備份主機及醫療院所D的備份主機，其中，醫療院所C的主機可以透過醫療院所C的備份主機取得第三訓練模型，以及醫療院所D的主機可以透過醫療院所D的備份主機取得第三訓練模型。
綜上所述，本發明之一實施例之具有叢集架構的聯邦式學習預約平台、預約系統及其預約方法，訓練端之備份主機係採用叢集式架構實現同地異質，並由備份主機自第二使用端取得數據集，當第一使用端輸入預約資訊後，可使第一使用端與備份主機同步進行訓練，大幅提高訓練成功率，並使規劃排程更具彈性及效率，故確實可以達成本發明之目的。
惟以上所述者，僅為本發明之較佳實施例而已，當不能以此限定本發明實施之範圍，即凡依本發明申請專利範圍及發明說明內容所作之簡單的等效變化與修飾，皆仍屬本發明專利涵蓋之範圍內。
S:預約系統
S1:步驟
S2:步驟
S3:步驟
S4:步驟
S5:步驟
T:訓練端
T1:主伺服器
T11:服務伺服器
T2:從伺服器
T21:備份主機
T3:預約介面
P:預約平台
U1:第一使用端
U2:第二使用端
U21:數據集
第一圖: 其為本發明之一實施例之概念示意圖； 第二圖: 其為本發明之一實施例之平台示意圖； 第三圖: 其為本發明之一實施例之系統示意圖； 第四圖: 其為本發明之一實施例之方法流程圖； 及 第五圖: 其為本發明之一實施例之步驟示意圖。
T:訓練端
T21:備份主機
U1:第一使用端
U2:第二使用端

Claims (9)

  1. 一種具有叢集架構的聯邦式學習預約平台，其係供一第一使用端輸入一預約資訊進行訓練，包含：一第二使用端，具有一數據集；及一訓練端，包含一主伺服器及一從伺服器，該從伺服器係經由該主伺服器指派運作，該主伺服器包含一服務伺服器，該從伺服器包含一備份主機，該服務伺服器係接收並依據該預約資訊與該備份主機及該第一使用端進行通訊，該備份主機係提供該第二使用端儲存該數據集；其中，該備份主機係依據一控制資訊以一第一初始訓練模型及該數據集進行訓練，生成並回傳一第一訓練模型至該服務伺服器，該至少一第一使用端係依據該控制資訊以該第一初始訓練模型進行訓練，生成並回傳一第二訓練模型至該服務伺服器，該服務伺服器接收並依據該第一訓練模型與該第二訓練模型進行運算，生成並回傳一第三訓練模型至該備份主機及該至少一第一使用端。
  2. 依據請求項1所述之具有叢集架構的聯邦式學習預約平台，其中，該訓練端包含一預約介面，該預約介面係供該第一使用端傳輸該預約資訊，使該服務伺服器接收並依據該預約資訊與該備份主機及該第一使用端進行通訊。
  3. 依據請求項1所述之具有叢集架構的聯邦式學習預約平台，其中，該服務伺服器以一第一傳輸協定與該第一使用端進行通訊與加密，該第一傳輸協定為超文本傳輸安全協定(HyperText Transfer Protocol Secure,HTTPS)。
  4. 依據請求項2所述之具有叢集架構的聯邦式學習預約平台，其中，該預約介面以一第二傳輸協定與該服務伺服器進行通訊與加密，該第二傳輸協定為安全外殼協定(Secure Shell Protocol,SSH)。
  5. 一種具有叢集架構的聯邦式學習預約系統，包含：一至少一第一使用端，提供一預約資訊；一至少一第二使用端，具有一數據集；及一訓練端，包含一主伺服器、一從伺服器及一預約介面，該從伺服器係經由該主伺服器指派運作，該主伺服器包含一服務伺服器，該從伺服器包含一備份主機，該服務伺服器係經該預約介面接收並依據該預約資訊與該備份主機及該至少一第一使用端進行通訊，該備份主機係提供該至少一第二使用端儲存該數據集；其中，該備份主機係依據一控制資訊以一第一初始訓練模型及該數據集進行訓練，生成並回傳一第一訓練模型至該服務伺服器，該至少一第一使用端係依據該控制資訊以該第一初始訓練模型進行訓練，生成並回傳一第二訓練模型至該服務伺服器，該服務伺服器接收並依據該第一訓練模型與該第二訓練模型進行運算，生成並回傳一第三訓練模型至該備份主機及該至少一第一使用端。
  6. 依據請求項5所述之具有叢集架構的聯邦式學習預約系統，其中，該服務伺服器係依據該預約資訊傳輸對應之該控制資訊及該第一初始訓練模型至該備份主機及該第一使用端。
  7. 依據請求項5所述之具有叢集架構的聯邦式學習預約系統，其中，當該至少一第一使用端再次於該預約介面輸入該預約資訊時，該服務伺服器係以該第一訓練模型、該第二訓練模型及該第三訓練模型進行測試，產生一測試結果，並以該測試結果作為一第二初始訓練模型，該服務伺服器依據該預約資訊 傳輸該控制資訊及該第二初始訓練模型至該備份主機及該至少一第一使用端，該備份主機係依據該控制資訊以該第二初始訓練模型及該數據集進行訓練，生成並回傳一第四訓練模型至該服務伺服器，且，該至少一第一使用端係依據該控制資訊以該第二初始訓練模型進行訓練，生成並回傳一第五訓練模型至該服務伺服器，使該服務伺服器依據該第四訓練模型及該第五訓練模型進行運算，生成並回傳一第六訓練模型至該備份主機及該至少一第一使用端。
  8. 依據請求項5所述之具有叢集架構的聯邦式學習預約系統，其中，該至少一第二使用端之數量大於或等於該至少一第一使用端之數量。
  9. 一種具有叢集架構的聯邦式學習預約方法，步驟包含：當一訓練端之一服務伺服器自一第一使用端接收一預約資訊時，該服務伺服器係依據該預約資訊與該訓練端之一備份主機及該第一使用端進行通訊，其中，該備份主機係經由該服務伺服器指派運作，且，該備份主機係自一第二使用端取得一數據集；自該服務伺服器傳輸一控制資訊與一第一初始訓練模型至該備份主機與該第一使用端；以該控制資訊使該備份主機以該第一初始訓練模型及該數據集進行訓練，生成並回傳一第一訓練模型至該服務伺服器；以該控制資訊使該第一使用端以該第一初始訓練模型進行訓練，生成並回傳一第二訓練模型至該服務伺服器；及該服務伺服器運算該第一訓練模型與該第二訓練模型，生成並回傳一第三訓練模型至該備份主機與該第一使用端，且，該第二使用端透過該備份主機取得該第三訓練模型；其中，該服務伺服器係以該第一訓練模型、該第二訓練模型及該第三訓練模型進行測試，產生一測試結果，並以該測試結果作為一第二初始訓練模 型，當該服務伺服器自該第一使用端再次接收該預約資訊時，自該服務伺服器傳輸該控制資訊與該第二初始訓練模型至該備份主機與該第一使用端。
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112182399A (zh) * 2020-10-16 2021-01-05 中国银联股份有限公司 一种联邦学习的多方安全计算方法及装置
TW202213145A (zh) * 2020-09-23 2022-04-01 東海大學 文件機密等級管理系統及方法
US20220108177A1 (en) * 2019-05-16 2022-04-07 Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. Concepts for federated learning, client classification and training data similarity measurement
CN114707657A (zh) * 2022-03-01 2022-07-05 中国地质大学（北京） 基于联邦机器学习算法的服务评估方法与系统
CN115563650A (zh) * 2022-10-14 2023-01-03 电子科技大学 基于联邦学习实现医疗数据的隐私保护系统

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20220108177A1 (en) * 2019-05-16 2022-04-07 Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. Concepts for federated learning, client classification and training data similarity measurement
TW202213145A (zh) * 2020-09-23 2022-04-01 東海大學 文件機密等級管理系統及方法
CN112182399A (zh) * 2020-10-16 2021-01-05 中国银联股份有限公司 一种联邦学习的多方安全计算方法及装置
CN114707657A (zh) * 2022-03-01 2022-07-05 中国地质大学（北京） 基于联邦机器学习算法的服务评估方法与系统
CN115563650A (zh) * 2022-10-14 2023-01-03 电子科技大学 基于联邦学习实现医疗数据的隐私保护系统

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