提高区块链中半分散化联合学习的可伸缩性和可靠性：信任惩罚与异步功能
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。借助区块链技术，本研究提出了一种创新方法来解决分布式联邦学习中的可伸缩性和可靠性挑战，通过整合区块链技术来增强参与节点的可信度，同时实现异步功能以实现高效且坚固的模型更新。通过将半集中式联邦学习与区块链相结合，该系统旨在创建一个公平、安全和透明的环境，以促进合作机器学习，同时不损害数据隐私。研究提供了一个全面的系统架构、方法论、实验结果和讨论，展示了这种新方法在促进可扩展和可靠的半集中式联邦...
该研究提出了一种整合区块链技术的创新方法，以增强参与节点的可信度和实现高效的模型更新。该系统旨在创建一个公平、安全和透明的环境，促进合作机器学习，同时保护数据隐私。研究展示了该方法在半集中式联邦学习 - 区块链系统方面的优势。
