文章目錄
- 一、基本資訊與前置知識
- 1.1 基本資訊
- 1.2 前置知識
- Shapley Value（SV）
- 二、解決的問題
- 2.1 聯邦學習激勵
- 2.2 區塊鏈算力與Shapley Value計算的困難
- 三、系統框架
- 3.1 架構
- 3.2 系統角色
- 3.3 總體流程
- 四、創新的方法
- 4.1 PoSap共識演算法
- 演算法1：Shapley作業量證明共識演算法
- 區塊結構設計
- 演算法2：驗證區塊演算法：VerifyBlock
- 4.2 資金流向
- 五、總結
這個專案做了一個演示視頻：
http://demo.blockchain-neu.com/home/
從代碼上來看貌似只有前端的資料模擬程序，實際的完整的代碼運行還在撰寫？
部分基礎概念學習來自于：
一、基本資訊與前置知識
1.1 基本資訊
FedCoin: A Peer-to-Peer Payment System for Federated Learning
- 來源：arXiv
- 作者：Yuan Liu1? , Shuai Sun1 , Zhengpeng Ai1 and Shuangfeng Zhang1 , Zelei Liu2 , Han Yu2
- 出版期刊/會議：arXiv預收錄
- 磁區：\
- 出版時間：2020/02/26
1.2 前置知識
Shapley Value（SV）
關于這部分前置知識我的另一篇Shapley_Value全決議與公式推導文章做了詳細的介紹
二、解決的問題
2.1 聯邦學習激勵
想要讓資料持有者加入聯邦學習中，就需要公平的激勵機制去促進
使用區塊鏈解決聯邦學習的激勵公平問題
2.2 區塊鏈算力與Shapley Value計算的困難
傳統區塊鏈的共識演算法通過難題來解決，耗費了大量的無意義計算
而Shapley Value的計算復雜度是 O ( n ! ) O(n!) O(n!)的，難以計算
結合兩者，取長補短實作優化
區塊鏈的共識演算法設計需要滿足：計算困難，驗證簡單
三、系統框架
3.1 架構
并行的兩個網路：
- 聯邦學習網路：聯邦學習任務 （中心化）
- 區塊鏈網路：計算SV的值 （去中心化）
3.2 系統角色
| 角色名 | 作用 | 激勵 |
|---|---|---|
| FL 任務需求方 | 提出資金V，發布FL任務 | 支出：V |
| FL Client 聯邦學習客戶端 | 協同FL訓練，獲得報酬 | TrainPrice |
| FL Server 聯邦學習中央服務器 | 安全FL聚合，連接兩個網路的中間人 | ComPrice |
| 區塊鏈共識節點 | 計算SV指，分發給FL Client獎勵 | SapPrice |
（對于激勵一欄，下面會詳述）
3.3 總體流程
- FL任務需求方發布FL任務并提供賞金V
- FL服務器接收任務，向Clients發布FL任務，標注獎金TrainPrice
- FL網路實作FL相關任務，在客戶端與服務器之間全域迭代的程序中，區塊鏈網路也不斷計算每個Client節點SV貢獻度
- FL結束，FL服務器聯系區塊鏈網路出塊節點計算成功的SV貢獻按比例分配給Client激勵
四、創新的方法
4.1 PoSap共識演算法
我們提出了FedCoin，一個基于區塊鏈的點對點支付系統，以實作一個可行的基于SV的利潤分配，以公平的方式反應對全域FL模型的貢獻，
在FedCoin中，區塊鏈共識物體計算SVs（Shapley Value），并基于Shapley協議證明 (PoSap)創建新塊，
演算法1：Shapley作業量證明共識演算法
區塊結構設計
演算法的難度是動態調整的
演算法2：驗證區塊演算法：VerifyBlock
驗證演算法需要滿足三個規則才算成功：
- 新區塊內兩個引數的驗證
- 本地計算值與新區塊計算值的差值驗證
- 最長鏈驗證
4.2 資金流向
所有的資金流向通過區塊鏈交易系統保證不可篡改性以及安全
- 需求方 V -> 聯邦學習服務器
- 服務器計算TrainPrice, 留下ComPrice=V-TrainPrice-SapPrice, 剩下的（TrainPrice+SapPrice）-> 區塊鏈出塊節點
- 區塊鏈出塊節點 留下SapPrice，將TrainPrice按照VS值的比例 -> 各個FL Clinet
五、總結
將Shapley 值的計算與區塊鏈共識挑戰結合是非常有創新的
疑問：
-
中心化疊加去中心化是否可行？
-
SV值計算細節不是很理解（演算法1：3~14行），有懂得大佬歡迎評論區留言
-
FL訓練與區塊鏈SV計算時間上是一前一后串行還是并行？
演算法1中計算每個輪次是并行？演算法3中又是先訓練好模型再發布SV計算任務即時間上是串行？
不知道是不是理解有誤：）
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