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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
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
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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。
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研究关注模型陈旧和不一致对异步设备训练过程的影响。
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通过仿真评估区块链的FL运作在CIFAR-10数据集上的准确性和及时性。
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结果显示模型不一致对模型的准确性有显著影响，预测准确性降低约35%。
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强调根据基本FL应用特性合理设计区块链系统的重要性。
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