[发明专利]一种数据处理方法、装置及服务器

权利要求书

1.一种数据处理方法，包括：

从区块链中拉取第一模型；

利用本地的样本数据对所述第一模型进行训练，得到第二模型；

将所述第一模型的模型参数中的至少一个目标参数更新为所述第二模型中相应的模型参数，包括：基于所述至少一个模型参数的变化增量，将所述第一模型的模型参数中的至少一个目标参数更新为所述第二模型中相应的模型参数，以得到第三模型的模型参数；其中，所述变化增量为所述第二模型中的模型参数相对于所述第一模型中相应的模型参数的参数变化增量，所述目标参数为所述第一模型的模型参数中的部分参数，所述目标参数在所述第一模型的模型参数中的数量占比与所述至少一个模型参数的变化增量相对应。

2.根据权利要求1所述的方法，所述目标参数为所述第一模型的模型参数中按照所述变化增量的大小排序在前N位的参数，N为大于或等于1的正整数。

3.根据权利要求2所述的方法，所述N与所述第二模型中的模型参数的数量M之间具有预设的第一比例值。

4.根据权利要求1所述的方法，所述目标参数为所述第一模型的模型参数中所述变化增量的绝对值大于预设增量值的参数。

5.根据权利要求1所述的方法，还包括：

将所述第三模型的模型参数广播到所述区块链中，以使得所述区块链中的其他参与方节点按照所述第三模型的模型参数进行模型测试并按照测试结果生成投票结果；

如果所述投票结果表明模型训练成功，按照所述第三模型的模型参数生成新的区块，以添加到所述区块链中。

6.根据权利要求5所述的方法，如果所述投票结果表明模型训练失败，所述方法还包括：

获得所述其他参与方节点广播的针对所述第一模型的历史模型参数；

基于所述历史模型参数，对所述第三模型的模型参数进行优化，以得到优化的模型参数；

按照所述优化的模型参数，重新执行所述利用本地的样本数据对所述第一模型进行训练，得到第二模型，直到所述投票结果表明模型训练成功。

7.一种数据处理方法，包括：

获得区块链中的模型训练方节点发送的第三模型的模型参数；其中，所述第三模型的模型参数由所述模型训练方节点通过将至少一个目标参数更新为第二模型的模型参数得到，所述第二模型的模型参数为第一模型经过所述模型训练方节点利用本地的样本数据训练后的模型参数，所述至少一个目标参数为所述第一模型的模型参数中的部分参数；

按照所述第三模型的模型参数，利用本地的测试数据对所述第一模型进行模型测试，以生成测试结果；

基于所述测试结果，生成投票结果；

将所述投票结果输出给所述模型训练方节点。

8.一种数据处理装置，包括：

拉取单元，用于从区块链中拉取第一模型；

训练单元，用于利用本地的样本数据对所述第一模型进行训练，得到第二模型；

更新单元，用于将所述第一模型的模型参数中的至少一个目标参数更新为所述第二模型中相应的模型参数，以得到第三模型的模型参数；其中，所述目标参数为所述第一模型的模型参数中的部分参数，所述更新单元在将所述第一模型的模型参数中的至少一个目标参数更新为所述第二模型中相应的模型参数时，通过以下方式实现：基于所述至少一个模型参数的变化增量，将所述第一模型的模型参数中的至少一个目标参数更新为所述第二模型中相应的模型参数；所述变化增量为所述第二模型中的模型参数相对于所述第一模型中相应的模型参数的参数变化增量；其中，所述目标参数在所述第一模型的模型参数中的数量占比与所述至少一个模型参数的变化增量相对应。