note of "DeepChain: Auditable and Privacy-Preserving Deep Learning with Blockchain-based Incentive"

时间 2021-01-12

原文原文链接

摘要： 1、恶意的服务器或参与方可能会破坏训练的正确性，例如错误的梯度收集或参数更新。因此，分布式深度学习框架不仅要保证梯度的机密性，而且要保证梯度采集和参数更新的正确性。 2、联邦学习缺乏对不信任的参与方有效的激励机制。为了解决上面的问题，该篇论文引入了基于区块链的价值驱动激励机制。从服务器和参与者那里迁移恶意威胁，保证隐私和可审计性。 ——DeepChain DeepChain：基于区块链

>>阅读原文<<

1. Review of Semantic Segmentation with Deep Learning
2. 「Deep Learning」Note on MaskLab
3. Machine and Deep Learning with Python
4. 「Deep Learning」Note on AdaptSegNet
5. （转）Nuts and Bolts of Applying Deep Learning
6. 「Deep Learning」Note on RetinaNet
7. Deep Learning with Torch
8. 「Deep Learning」Note on DeepLab V2
9. Deep+Learning+with+Python
10. Evaluation of Deep Learning Toolkits
更多相关文章...
• XSLT 元素 - XSLT 教程
• XSLT 元素 - XSLT 教程
• RxJava操作符（七）Conditional and Boolean
• 为了进字节跳动，我精选了29道Java经典算法题，带详细讲解