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基于区块链的安全分散式学习
提出了基于区块链的分布式联邦学习(BDFL),利用区块链进行分散化模型验证和审计,包括审核委员会、激励机制、信誉模型和动态网络更新协议。评估结果表明,BDFL 在存在 30%恶意客户端的系统中,通过信誉机制实现了快速模型收敛和高准确性。
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9 months ago
验证神经模型训练数据的工具
为了评估神经模型的能力和风险,我们引入了一种名为 “Proof-of-Training-Data” 的概念,该概念包括了一些协议,使模型训练者能够向验证者证明所产生的一组模型权重的训练数据。我们研究了与大部分当前的大型模型训练程序兼容的 P
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a year ago
基于逆向推理的合理性的自然语言推理中具体例子的逻辑可满足性
本文提出 Faithfulness-through-Counterfactuals 方法并验证了其在模型验证及故障诊断中的有效性。该方法通过对逻辑谓词表达的对立假设进行模型预测一致性验证,无需额外的训练验证模型。
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2 years ago
Markov Model 参数综合:比以往更快
我们提出了一种简单的技术,用于验证具有参数转换概率的概率模型,通过将参数转换替换为极值的不确定选择,可以分析结果,在此基础上利用现成的方法计算区域在参数空间中的概率的上下界,其优美之处在于其适用于各种概率模型,特别是提供了执行参数综合的马尔
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8 years ago
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