個人化鄰居選擇

深度分析

WPFed：結合 LSH 與區塊鏈的去中心化個人化聯邦學習框架

在資料隱私與信任需求日益提升的環境下，WPFed以動態通訊圖與本地感知雜湊結合權重鄰居選擇，實現全域最佳夥伴；透過區塊鏈公告與驗證機制提升安全性；實驗顯示其在多項真實資料集上顯著優於傳統聯邦學習。同時提供對惡意客戶的LSH與排名驗證，確保模型品質與隱私不受侵害。