[发明专利]基于区块链方式的深度学习数据共享方法、存储介质

说明书

本发明提供一种基于区块链方式的深度学习数据共享方法、存储介质，方法包括：存储深度学习数据和目标建模模型至区块链网络的各节点，其中，所述深度学习数据共享在区块链网络中，所述目标建模模型受保护；将深度学习数据拆分成带有对应数据属性标签的元数据；当接收到对应一目标建模模型的深度学习请求时，依据所述一目标建模模型确定对应的数据属性标签，获取对应的元数据；依据所述对应的元数据，提取与所述一目标建模模型对应的深度学习数据进行学习。本发明不仅实现了优化了深度学习的方式，而且还能实现增强学习的一步到位，显著提高学习的效率；进一步的，实现学习数据的复用，以及学习成本和时间的节省。

技术领域

本发明涉及深度学习数据领域，具体说的是基于区块链方式的深度学习数据共享方法、存储介质。

背景技术

目前常见的机器深度学习方案是Google DeepMind团队使用的通用建模算法。采用卷积神经网络的深度学习模型，将几个机器人彼此相连，共享相互学习的经验和尝试数据，在经历近百万次的动作后，联网的机器会逐步开始纠正整我，达到自我学习的效果。那么这些数据会作为此次学习方式的实验数据单一的存储起来，而并不能作为其他行为学习的支撑数据，即无法实现数据的复用。

同时，由于机器是独立进行学习的，每次学习都会保留大量数据，而这些数据在使用权限和范围上来说是唯一的。几个机器之间由于所处理的问题以及想要达到的需求是一致的，所以数据可以不经过处理而直接调用。但是，虽然问题以及需求是一致的，所使用的增强学习算法可能不一致。在收益函数中，通过研究策略、研究收益函数、研究基于模型的增强学习三种不同角度的算法研究，不同机器学习所需要的时间及成本一定是不同的。

进一步的，现有的机器深度学习方案，每次的学习都需要从头开始，即使其中很多部分都已掌握，也需要重新学习，无法实现针对性的直接学习目标模型对应的样本数据，从而造成不必要的时间和成本的浪费。

综上所述，有必要提供一种能够克服上述问题的深度学习数据共享方法及一种计算机存储介质。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提供一种基于区块链方式的深度学习数据共享方法、存储介质，能够具备针对性的仅学习目标学习数据，显著提高深度学习的效率，同时还能实现学习数据的可复用。

为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：

一种基于区块链方式的深度学习数据共享方法，包括：

存储深度学习数据和目标建模模型至区块链网络的各节点，其中，所述深度学习数据共享在区块链网络中，所述目标建模模型受保护；

将深度学习数据拆分成带有对应数据属性标签的元数据；

当接收到对应一目标建模模型的深度学习请求时，依据所述一目标建模模型确定对应的数据属性标签，获取对应的元数据；

依据所述对应的元数据，提取与所述一目标建模模型对应的深度学习数据进行学习。

本发明提供的另一个技术方案为：

一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时能够实现上述的基于区块链方式的深度学习数据共享方法。

本发明的有益效果在于：利用区块链的公开特性存储深度学习数据，实现深度学习数据的透明共享和可复用；利用区块链的确权特性存储私有的目标建模模型，保证目标建模模型的安全性；通过将深度学习数据进行颗粒化拆解成元数据，每个元数据带有对应的数据属性标签；在学习时，依据目标建模模型确定与其对应的数据属性，然后直接依据标签援引元数据，提取对应模型的学习数据进行学习即可，而无需对所有的学习数据都进行学习，造成资源和时间上不必要的浪费。本发明通过标签援引准确且快速的获取目标学习数据，能够具有针对性的进行学习，实现增强学习的一步到位，显著提高了深度学习的效率。

附图说明