两个银行协作训练信用
评分模型：联邦学习与区块链的结合
- 始数据，仅共享模型参数，保护客户隐私。
- 数据利用最大化： 合并多家银行的数据，提升模型的准确性。
- 安全性： 区块链保证了数据和模型的不可
联邦学习和区块链在信用评分中的优势
- 隐私保护： 银行无需共享原 篡改性，提升了系统的安全性。
- 透明度： 区块链记录了整个训练过程，提高了系统的透明度。
具体实现步骤
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数据准备：
- 每家银行对本地数据进 手机号码数据 行预处理，生成特征向量。
- 对数据进行加密或哈希处理，保护原始数据隐私。
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模型初始化
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- 两家银行共同初 那就是 254 德州區號 始化一个基础模型。
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本地训练：
- 每家银行使用 地训练，得到本地模型更新。
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模型参数交换：
- 两家银行将本地模型更新加密后，通过安全通道交换。
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模型聚合：
- 两家银行对收到的模型更新进行聚合，得到新的全局模型。
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区块链记录：
- 将模型聚合的结果和相关的元数据（如参与方、时间戳等）记录到区块链上。
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迭代训练：
- 重复步骤3-6，直到模型收敛或达到预设的迭代次数。
