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摘要
机器学习开始在越来越多的行业中得到应用,但使用机器学习执行任务的软件一直受限于第三方软件商更新模型。文中基于区块链,将训练神经网络消耗的算力和区块链的工作量证明机制相结合,提出并实现了模型链。模型链作为一种可用于分享数据和机器学习模型的区块链,基于骨架网络训练神经网络模型,以全网节点匿名分享的数据作为训练模型的数据集,实现了不依赖第三方更新神经网络模型。模型链使用环签名来保护用户数据隐私,节点训练的模型使用统一的测试集评估,通过评估的模型将作为节点的工作量证明用于投票达成一致共识。文中提出了两种可行的激励机制,即物质奖励和模型奖励。对于潜在的威胁,如账本分析、脏数据攻击和欺骗投票,给出了相应的解决方案.实现了一个用于数字识别的模型链。实验结果表明,模型链中的模型可以适应实际场景下发生的用户变迁和数据变化。
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