【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于深度学习与区块链技术交叉领域，具体涉及一种深度学习模型在区块链环境中的可信分发与自动化部署方法和装置。
技术介绍
1、模型水印嵌入技术是数字版权管理领域的一项前沿创新，它通过在深度学习模型中巧妙地嵌入难以察觉且难以移除的独特标识符，为模型的知识产权提供了强有力的保护。现有模型水印技术包括神经网络架构水印、参数水印、激活函数水印、输入/输出水印和梯度水印等方法，各有其优势和局限性。神经网络架构水印通过调整网络结构嵌入水印，尽管难以移除，但需重新训练模型，可能影响性能并增加部署复杂性。参数水印直接在模型权重中嵌入，简单易实现且对性能影响较小，但在压缩或量化过程中可能丢失，也容易被发现和移除。激活函数水印通过修改激活函数嵌入，隐藏性高，但可能影响模型学习能力和泛化性能。输入/输出水印在数据层面嵌入，无需改变模型结构，但在模型传播过程中可能被破坏，且检测复杂。梯度水印利用训练过程中的梯度信息嵌入，稳定性强，但受训练数据和算法影响，实现相对复杂。
2、人工智能技术的快速发展推动了深度学习在众多领域的广泛应用。然而，在实际...
【技术保护点】
1.基于区块链智能合约的规则可信分发与自动化部署方法，包含如下步骤：
2.根据权利要求书1所述的基于区块链智能合约的规则可信分发与自动化部署方法，其特征在于：
3.根据权利要求书1所述的基于区块链智能合约的规则可信分发与自动化部署方法，其特征在于：
4.根据权利要求书1所述的基于区块链智能合约的规则可信分发与自动化部署方法，其特征在于：
5.根据权利要求书1所述的基于区块链智能合约的规则可信分发与自动化部署方法，其特征在于：
6.根据权利要求书1所述的基于区块链智能合约的规则可信分发与自动化部署方法，其特征在
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【技术特征摘要】
1.基于区块链智能合约的规则可信分发与自动化部署方法，包含如下步骤：
2.根据权利要求书1所述的基于区块链智能合约的规则可信分发与自动化部署方法，其特征在于：
3.根据权利要求书1所述的基于区块链智能合约的规则可信分发与自动化部署方法，其特征在于：
4.根据权利要求书1所述的基于区块链智能合约的规则可信分发与自动化部署方法，其特征在于：
5.根据权利要求书1所述的基于区块链智能合约的规则可信分发与自动化部署方法，其特征在于：
6.根据权利要求书1所述的基于区块链智能合约的规则可信分发与自动化部署方法，其特征在于：
7.根据权利要求书1所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：宋明黎，席开旭，冯尊磊，陈可嘉，邱天，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：
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