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機(jī)器學(xué)習(xí)開始在越來越多的行業(yè)中得到應(yīng)用，但使用機(jī)器學(xué)習(xí)執(zhí)行任務(wù)的軟件一直受限于第三方軟件商更新模型文中基于區(qū)塊鏈，將訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)消耗的算力和區(qū)塊鏈的工作量證明機(jī)制相結(jié)合，提出并實現(xiàn)了模型鏈。模型鏈作為一種可用于分享數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)模型的區(qū)抉鏈，基于骨架網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以全網(wǎng)節(jié)點(diǎn)匿名分享的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)集，實現(xiàn)了不依賴第三方更新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。模型鏈?zhǔn)褂铆h(huán)簽名來倸護(hù)用戶欻捃隱私，節(jié)點(diǎn)訓(xùn)練的模型使用統(tǒng)一的測試集評估，通過評估的模型將作為節(jié)點(diǎn)的工作量證明用于投票達(dá)成一致共識。文中提出了兩種可行的激勵機(jī)制，即物質(zhì)獎勵和模型獎勵。對于潛在的威脅，如賬木分析、臟數(shù)據(jù)攻擊和欺騙投票，給岀了相應(yīng)的解決方案。實現(xiàn)了一個用于數(shù)字識別的模型鏈。實驗結(jié)果表眀，模型鏈中的模型可以適應(yīng)實際場景下發(fā)生的用戶變遷和數(shù)據(jù)變化。
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