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机器学习开始在越来越多的行业中得到应用，但使用机器学习执行任务的软件一直受限于第三方软件商更新模型文中基于区块链，将训练神经网络消耗的算力和区块链的工作量证明机制相结合，提出并实现了模型链。模型链作为一种可用于分享数据和机器学习模型的区抉链，基于骨架网络训练神经网络模型，以全网节点匿名分享的数据作为训练模型的数据集，实现了不依赖第三方更新神经网络模型。模型链使用环签名来倸护用户欻捃隐私，节点训练的模型使用统一的测试集评估，通过评估的模型将作为节点的工作量证明用于投票达成一致共识。文中提出了两种可行的激励机制，即物质奖励和模型奖励。对于潜在的威胁，如账木分析、脏数据攻击和欺骗投票，给岀了相应的解决方案。实现了一个用于数字识别的模型链。实验结果表眀，模型链中的模型可以适应实际场景下发生的用户变迁和数据变化。
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