目录

零知识证明怎么应用到神经网络模型不变的验证中

应用背景

应用过程

举例说明

技术挑战与解决方案

实际应用案例

零知识中，电路，编码，多项式是什么

电路（Circuit）

编码（Coding）

多项式（Polynomial）

零知识中涉及的概念

零知识验证流程

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零知识证明怎么应用到神经网络模型不变的验证中

零知识证明（Zero-Knowledge Proof, ZKP）在神经网络模型不变的验证中的应用，主要涉及到在保护模型隐私的同时，验证模型预测或计算过程的完整性和正确性。以下是一个简化的例子来说明这一过程：

应用背景

假设有一个训练好的神经网络模型（如卷积神经网络CNN），该模型被部署在云端或某个服务提供方，而用户（客户端）希望使用该模型进行预测，但又担心服务提供方可能篡改模型或预测结果。此时，零知识证明技术可以用来确保模型在预测过程中的完整性和正确性，同时不泄露模型的内部参数或结构。

应用过程

1. 模型量化与编码：
   • 首先，将神经网络模型进行