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機器學習開始在越來越多的行業中得到應用，但使用機器學習執行任務的軟件一直受限于第三方軟件商更新模型文中基于區塊鏈，將訓練神經網絡消耗的算力和區塊鏈的工作量證明機制相結合，提出并實現了模型鏈。模型鏈作為一種可用于分享數據和機器學習模型的區抉鏈，基于骨架網絡訓練神經網絡模型，以全網節點匿名分享的數據作為訓練模型的數據集，實現了不依賴第三方更新神經網絡模型。模型鏈使用環簽名來倸護用戶欻捃隱私，節點訓練的模型使用統一的測試集評估，通過評估的模型將作為節點的工作量證明用于投票達成一致共識。文中提出了兩種可行的激勵機制，即物質獎勵和模型獎勵。對于潛在的威脅，如賬木分析、臟數據攻擊和欺騙投票，給岀了相應的解決方案。實現了一個用于數字識別的模型鏈。實驗結果表眀，模型鏈中的模型可以適應實際場景下發生的用戶變遷和數據變化。
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