区块链联邦学习中分权化的含义：评估模型过期和不一致性的影响
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本文研究了将 FL 的协调工作外包到区块链等民主网络中所造成的模型陈旧和不一致对异步设备训练过程的影响，并通过仿真评估了区块链的 FL 运作在著名的 CIFAR-10 数据集上的准确性和及时性。结果表明，模型不一致对模型的准确性有很大影响（预测准确性降低了约 35%），这凸显了根据基本 FL 应用特性来合理设计区块链系统的重要性。
本文研究了将FL协调工作外包到区块链等民主网络中的影响，通过仿真评估了区块链的FL运作在CIFAR-10数据集上的准确性和及时性。结果表明，模型不一致对模型的准确性有很大影响，这凸显了合理设计区块链系统的重要性。
