【摘 要】
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针对传统数据处理技术存在模型过时、泛化能力减弱以及并未考虑多源数据安全性的问题,提出一种面向区块链的在线联邦增量学习算法。该算法将集成学习与增量学习应用到联邦学习的框架下,使用stacking集成算法来整合多方本地模型,且将模型训练阶段的模型参数上传至区块链并快速同步,使得在建立的全局模型准确率仅下降1%的情况下,模型在训练阶段与存储阶段的安全性均得到了提升,降低了数据存储与模型参数传输的成本,同
【机 构】
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华北理工大学理学院,河北省数据科学与应用重点实验室（华北理工大学）,唐山市数据科学重点实验室（华北理工大学）
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61572170,61170254),唐山市科技项目(18120203A)
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针对传统数据处理技术存在模型过时、泛化能力减弱以及并未考虑多源数据安全性的问题,提出一种面向区块链的在线联邦增量学习算法。该算法将集成学习与增量学习应用到联邦学习的框架下,使用stacking集成算法来整合多方本地模型,且将模型训练阶段的模型参数上传至区块链并快速同步,使得在建立的全局模型准确率仅下降1%的情况下,模型在训练阶段与存储阶段的安全性均得到了提升,降低了数据存储与模型参数传输的成本,同时也降低了因模型梯度更新造成数据泄漏的风险。实验结果表明,在公开的数据集上进行训练,各时间段内模型的准确
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