[发明专利]基于区块链的AI训练任务的处理方法、节点及介质

权利要求书

1.一种基于区块链的AI训练任务的处理方法，其特征在于，包括：

记账节点接收AI训练任务发起节点在区块链网络中发布的AI训练任务，所述AI训练任务包括训练结果检测样本，以及训练结果奖励方案，所述训练结果奖励方案中包括可获得奖励的最低准确率，满足所述最低准确率的第一个训练结果的准确率与奖励金额的第一对应关系，以及后续训练结果的提升梯度与奖励金额的第二对应关系；

所述记账节点接收所述区块链网络中的AI训练节点基于所述AI训练任务发布的模型数据；

所述记账节点基于所述训练结果检测样本对所述模型数据进行验证，得到模型的正确率；

若所述模型数据是所述AI训练任务发布后，满足所述最低准确率的第一个训练结果，则所述记账节点根据所述第一对应关系，确定所述AI训练节点的奖励金额；

若所述模型数据是在所述第一个训练结果之后发布的训练结果，所述记账节点基于所述第二对应关系，确定所述AI训练节点的奖励金额；

所述记账节点将所述AI训练节点的奖励金额记录到所述区块链网络上。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述AI训练节点发布的所述模型数据为所述AI训练节点基于所述AI训练任务训练得到的模型数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述AI训练节点发布的所述模型数据为所述AI训练节点已有的，且符合所述AI训练任务的要求的模型数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述AI训练节点发布的所述模型数据为所述AI训练节点对所述区块链网络中的其他训练节点发布的模型数据进行优化后得到的模型数据。

5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述记账节点基于所述训练结果检测样本对所述模型数据进行验证，得到模型的正确率之后，所述方法还包括：

所述记账节点将所述正确率发布到所述区块链网络中，以使所述区块链网络中的其他记账节点对所述正确率进行验证。

6.一种记账节点，其特征在于，处理器和存储器，所述存储器中存储有指令，当所述处理器执行所述指令时执行如下操作：

接收AI训练任务发起节点在区块链网络中发布的AI训练任务，所述AI训练任务包括训练结果检测样本，以及训练结果奖励方案，所述训练结果奖励方案中包括可获得奖励的最低准确率，满足所述最低准确率的第一个训练结果的准确率与奖励金额的第一对应关系，以及后续训练结果的提升梯度与奖励金额的第二对应关系；

接收所述区块链网络中的AI训练节点基于所述AI训练任务发布的模型数据；

基于所述训练结果检测样本验证所述模型数据进行验证，得到模型的正确率；

若所述模型数据是所述AI训练任务发布后，满足所述最低准确率的第一个训练结果，则根据所述第一对应关系，确定所述AI训练节点的奖励金额；

若所述模型数据是在所述第一个训练结果之后发布的训练结果，基于所述第二对应关系，确定所述AI训练节点的奖励金额；

将所述AI训练节点的奖励金额记录到所述区块链网络上。

7.根据权利要求6所述的节点，其特征在于，所述AI训练节点发布的所述模型数据为所述AI训练节点基于所述AI训练任务训练得到的模型数据。

8.根据权利要求6所述的节点，其特征在于，所述AI训练节点发布的所述模型数据为所述AI训练节点已有的，且符合所述AI训练任务的要求的模型数据。

9.根据权利要求6所述的节点，其特征在于，所述AI训练节点发布的所述模型数据为所述AI训练节点对所述区块链网络中的其他训练节点发布的模型数据进行优化后得到的模型数据。

10.一种计算机可读存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1-5中任一项所述的方法。