方法：FedCoin
目的：解决
SV的计算既费时又费钱的问题
结论：
Fed-Coin可以通过精确计算SVs来提升联邦学习参与者的高质量数据，并给出了达成区块共识所需计算资源的上限，为非数据所有者提供了在联邦学习中发挥作用的机会。
局限性：（关于区块链 非研究领域仅了解了下 博弈论中的Shapley Value）
SV的计算既费时又费钱——>提出Fed-Coin：基于区块链的点对点支付系统，用于联邦学习的SV利益分配。在其中，区块链共识实体计算SVs，并基于Sharply（Po Sap）协议证明 创建新块。——>流行的比特币网络：共识实体通过解决无意义的谜题来“挖掘”新的区块。——>Fed-Coin可以通过精确计算SVs来提升联邦学习参与者的高质量数据，并给出了达成区块共识所需计算资源的上限，为非数据所有者提供了在联邦学习中发挥作用的机会。
Shapley Value(SV) 夏普利值：（
分金币的故事：
所得与自己的贡献相等）
考虑这样一个合作博弈：a、b、c 投票决定如何分配100万，他们分别拥有50%、40%、10%的权力，规则规定，当超过50%的票认可了某种方案时才能通过。那么如何分配才是合理的呢? 按票力分配，a 50万、b 40万、c10万；c向a提出：a70万、b0、c30万，b向a提出：a80万、b20万、c0……
权力指数：每个决策者在决策时的权力体现在他在形成的获胜联盟中的“关键加入者”的个数，这个“关键加入者”的个数就被称为权利指数。
夏普里值（Shapley value）：在各种可能的联盟次序下，参与者对联盟的边际贡献之和除以各种可能的联盟组合。
次序 abc acb bac bca cab cba 关键加入者 b c a a a a
由此计算出a,b,c的夏普里值分别为4/6,1/6,1/6 所以a,b,c应分别获得100万的2/3,1/6,1/6 。
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-410131.html
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-410131.html
到了这里，关于014 A Peer-to-Peer Payment System for Federated Learning(FedCoin:联邦学习点对点支付系统 区块链 Shapley Value)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
