A polynomial proxy model approach to verifiable decentralized federated learning

Abstract Decentralized Federated Learning improves data privacy and eliminates single points of failure by removing reliance on centralized storage and model aggregation in distributed computing systems. Ensuring the integrity of computations during local model training is a significant challenge, e...

Szczegółowa specyfikacja

Opis bibliograficzny

Główni autorzy:	Tan Li, Samuel Cheng, Tak Lam Chan, Haibo Hu
Format:	Artigo
Język:	Inglês
Wydane:	Nature Portfolio 2024-11-01
Seria:	Scientific Reports
Hasła przedmiotowe:	Zero knowledge proof Computation integrity Decentralized federate learning
Dostęp online:	https://doi.org/10.1038/s41598-024-79798-x
Etykiety:	Dodaj etykietę Nie ma etykietki, Dołącz pierwszą etykiete!