一种可用于数据和模型分享的模型链

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.

关键词：区块链、投票共识机制、数据分享、工作量证明、神经网络

所属期刊栏目：48

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;广西多源信息挖掘与安全重点实验室开放课题;广东省计算机网络重点实验室开放课题

在线出版日期：2021-03-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：311-316