基于区块链的分布式神经架构搜索在加密货币预测中的应用

1 引言

构建高效的深度神经网络需要对拓扑结构和超参数进行重复的手动优化，这严重制约了开发效率。近期研究提出了多种神经架构搜索（NAS）算法来自动化这一过程。我们将定制的NAS算法（结合网络形态保持和贝叶斯优化）应用于加密货币预测，取得了与最佳手动设计模型相媲美的结果。

性能指标

NAS算法性能：准确率94.2% vs 手动设计：准确率93.8%

训练时间减少：相比手动优化减少35%

2 背景

2.1 区块链与以太坊

区块链技术于2008年随比特币问世，提供了一种去中心化、不可篡改的账本系统。以太坊通过智能合约扩展了这一能力，实现了可编程、自动执行的协议，这为我们提出的分布式NAS网络奠定了基础。

2.2 神经架构搜索

NAS算法通过强化学习、进化算法和贝叶斯优化等多种方法实现神经网络设计的自动化。我们的方法将网络形态保持与贝叶斯优化相结合，以实现高效的架构搜索。

3 加密货币预测问题

我们专注于使用历史区块链数据、订单簿和社交情绪指标进行加密货币价格预测。数据集包含2年的比特币和以太坊数据，以15分钟为间隔，涵盖42个不同特征。

4 方法论

4.1 网络形态保持与贝叶斯优化

网络形态保持在修改架构的同时保持网络功能，通过层添加、卷积核大小调整和跳跃连接插入等操作实现。结合贝叶斯优化，这种方法能够高效探索架构空间。

贝叶斯优化的采集函数可表示为：

$a(\mathbf{x}) = \mu(\mathbf{x}) + \kappa\sigma(\mathbf{x})$

其中$\mu(\mathbf{x})$是后验均值，$\sigma(\mathbf{x})$是后验方差，$\kappa$控制探索与利用的权衡。

4.2 区块链激励机制

我们提出了一种有用工作量证明共识机制，矿工通过竞争寻找更好的神经架构。奖励函数为：

$R = \alpha \cdot \text{准确率} + \beta \cdot \text{效率} + \gamma \cdot \text{新颖性}$

5 实验结果

我们的NAS算法实现了94.2%的预测准确率，而手动设计模型的准确率为93.8%。分布式方法在保持相当性能的同时，将训练时间减少了35%。

性能对比图

图表显示NAS算法在50次迭代后持续优于手动设计，在第120次迭代时达到峰值性能，验证集准确率达到94.2%。

6 提出的区块链协议

我们设计了一个去中心化网络，节点为NAS任务贡献计算资源。智能合约基于模型性能改进来管理任务分发、结果验证和代币奖励。

7 技术实现

代码示例：网络形态保持操作

class NetworkMorphism:
    def insert_layer(self, model, layer_type, position):
        """插入新层同时保持功能"""
        new_model = clone_model(model)
        
        if layer_type == 'conv':
            new_layer = Conv2D(filters=32, kernel_size=(3,3))
        elif layer_type == 'pool':
            new_layer = MaxPooling2D(pool_size=(2,2))
            
        # 在指定位置插入
        layers = new_model.layers
        new_layers = layers[:position] + [new_layer] + layers[position:]
        
        return self.rebuild_model(new_layers)
    
    def rebuild_model(self, layers):
        """使用新架构重建模型"""
        # 模型重构的实现细节
        pass

8 未来应用

所提出的系统可扩展到多个领域，包括医疗诊断、自动驾驶汽车和金融预测。这种去中心化方法支持协作模型开发，同时通过联邦学习技术保护数据隐私。

9 原创分析

本研究代表了区块链技术与自动化机器学习的重要融合，解决了两个领域的基本局限性。提出的分布式NAS协议解决了神经架构搜索的计算强度问题，同时利用区块链的激励机制实现去中心化协调。这种方法与人工智能能力民主化的更广泛趋势相一致，类似于TensorFlow和PyTorch等平台降低深度学习采用门槛的方式。

技术基础建立在成熟的NAS方法学之上，特别是AutoKeras中展示的网络形态保持方法，但通过基于区块链的协调机制进行了扩展。这种分布式范式解决了NAS算法的巨大计算需求，根据Google对EfficientNet的研究，全面的架构搜索可能需要超过1000个GPU天。通过将这一工作负载分配到多个节点并确保激励一致，系统在保持探索质量的同时可能减少搜索时间。

与OpenMined和SingularityNET等现有的区块链-机器学习集成相比，本提案特别关注模型创建过程，而非数据共享或模型部署。这种专业化允许对架构搜索过程进行更深层次的优化。加密货币预测领域因其复杂的非平稳特性和丰富的区块链数据可用性而成为合适的测试案例，尽管该方法似乎可推广到其他时间序列预测问题。

贝叶斯优化与网络形态保持的集成为纯强化学习方法提供了理论优势，正如原始AutoKeras实现中所展示的那样。贝叶斯框架有效地建模了架构性能景观，将搜索引导至有希望的区域，同时避免对所有可能性进行详尽评估。这在必须最小化节点间通信开销的分布式设置中尤为重要。

未来的发展可以纳入多目标优化，不仅考虑准确率，还考虑模型大小、推理速度和能源效率——这些对于实际部署至关重要。该方法在创建更易访问和高效的机器学习流程方面显示出潜力，尽管在结果验证和防止激励系统被操纵方面的挑战仍需进一步研究。

10 参考文献

Zoph, B., & Le, Q. V. (2017). 基于强化学习的神经架构搜索。arXiv:1611.01578
Liu, H., Simonyan, K., & Yang, Y. (2019). DARTS：可微分架构搜索。arXiv:1806.09055
Jin, H., Song, Q., & Hu, X. (2019). Auto-Keras：高效的神经架构搜索系统。KDD 2019
Nakamoto, S. (2008). 比特币：一种点对点电子现金系统
OpenMined (2020). 隐私保护分布式机器学习
SingularityNET (2019). 去中心化AI服务市场
Zhu et al. (2017). 使用循环一致对抗网络的无配对图像到图像转换。ICCV 2017
Brown et al. (2020). 语言模型是小样本学习者。NeurIPS 2020

目录