区块链联邦学习是一种基于区块链技术的分布式机器学习模型,旨在解决在数据隐私保护和模型训练效率上的痛点。它采用去中心化的方式,将参与者的数据集存储在各个节点上,并通过智能合约以安全的方式进行模型训练。
区块链联邦学习的特点如下:
区块链联邦学习的学习机制可以分为以下几个步骤:
区块链联邦学习采用多种方式来保护数据隐私:
区块链联邦学习可以应用于以下领域:
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