A decentralized federated learning architecture is proposed to apply to the Businesses-to-Businesses scenarios by introducing the consortium blockchain in this paper. We introduce a model verification mechanism to ensure the quality of local models trained by participators. To analyze the latency of the system, a latency model is constructed by considering the work flow of the architecture. Finally the experiment results show that our latency model does well in quantifying the actual delays.


翻译:通过在本文件中引入财团链块,提议建立一个分散化的联邦学习结构,以适用于企业对企业的设想。我们引入了一种示范核查机制,以确保参加方培训的当地模型的质量。为了分析该系统的潜伏度,通过考虑结构的工作流程来构建一个潜伏模型。最后,实验结果表明,我们的潜伏模型在量化实际延误方面效果良好。

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联邦学习(Federated Learning)是一种新兴的人工智能基础技术,在 2016 年由谷歌最先提出,原本用于解决安卓手机终端用户在本地更新模型的问题,其设计目标是在保障大数据交换时的信息安全、保护终端数据和个人数据隐私、保证合法合规的前提下,在多参与方或多计算结点之间开展高效率的机器学习。其中,联邦学习可使用的机器学习算法不局限于神经网络,还包括随机森林等重要算法。联邦学习有望成为下一代人工智能协同算法和协作网络的基础。
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