基于区块链的设备端联邦学习
信息论
2019-07-02 v2 网络与互联网体系结构
math.IT
摘要
通过利用区块链，本通讯提出了一种区块链联邦学习(BlockFL)架构，其中本地学习模型更新被交换与验证。这通过利用区块链中的共识机制，实现了无需任何集中训练数据或协调的设备端机器学习。此外，我们分析了BlockFL的端到端时延模型，并通过考虑通信、计算和共识延迟刻画了最优区块生成速率。
引用
@article{arxiv.1808.03949,
title = {Blockchained On-Device Federated Learning},
author = {Hyesung Kim and Jihong Park and Mehdi Bennis and Seong-Lyun Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:1808.03949},
year = {2019}
}
备注
to appear in IEEE Communications Letters