[发明专利]基于区块链的AI训练任务的处理方法、节点及介质在审
| 申请号: | 202010624145.4 | 申请日: | 2020-06-30 |
| 公开(公告)号: | CN111858756A | 公开(公告)日: | 2020-10-30 |
| 发明(设计)人: | 路成业;王凌 | 申请(专利权)人: | 全链通有限公司 |
| 主分类号: | G06F16/27 | 分类号: | G06F16/27;G06N20/00 |
| 代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
| 地址: | 100191 北京市海淀区*** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 基于 区块 ai 训练 任务 处理 方法 节点 介质 | ||
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:
AI训练任务发起节点在区块链网络中发布AI训练任务,所述AI训练任务中包括第一训练结果检测样本,以及训练结果奖励方案,其中所述第一训练结果检测样本中不包含样本对应的计算结果;
所述AI训练任务发起节点接收到AI训练节点基于所述AI训练任务发布的模型数据,以及所述模型数据针对所述第一训练结果检测样本的第一计算结果;
所述AI训练任务发起节点在所述区块链网络中发布所述第一训练结果检测样本对应的第二计算结果,以使所述区块链网络中的记账节点,通过比对所述第一计算结果和第二计算结果得到所述模型数据的准确率,并根据所述训练结果奖励方案和所述准确率,记录对所述AI训练节点的奖励金额。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述AI训练任务发起节点接收到AI训练节点基于所述AI训练任务发布的模型数据,以及所述模型数据针对所述第一训练结果检测样本的第一计算结果之后,所述方法还包括:
所述AI训练任务发起节点在所述区块链网络中发布第二训练结果检测样本,以使所述记账节点基于所述第二训练结果检测样本对所述模型数据的准确率进行验证,所述第二训练结果检测样本中包括样本及对应的计算结果。
3.一种基于区块链的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训练任务中包括第一训练结果检测样本,以及训练结果奖励方案,其中所述第一训练结果检测样本中不包含样本对应的计算结果;
所述记账节点接收AI训练节点根据所述AI训练任务发布的模型数据,以及所述模型数据针对所述第一训练结果检测样本的第一计算结果;
所述记账节点接收所述AI训练任务发起节点在接收到所述模型数据和所述第一计算结果后发布的所述第一训练结果检测样本的第二计算结果;
所述记账节点对所述第一计算结果和所述第二计算结果进行比对,得到所述模型数据的准确率,并根据所述训练结果奖励方案和所述准确率,记录对所述AI训练节点的奖励金额。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
所述记账节点接收所述AI训练任务发起节点在接收到所述模型数据和所述第一计算结果后发布的第二训练结果检测样本,所述第二训练结果检测样本中包括样本及对应的计算结果。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述记账节点接收所述AI训练任务发起节点在接收到所述模型数据和所述第一计算结果后发布的第二训练结果检测样本之后,所述方法还包括:
所述记账节点基于所述第二训练结果检测样本对所述模型数据的准确率进行验证。
6.一种AI训练任务发起节点,其特征在于,包括: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:
在区块链网络中发布AI训练任务,所述AI训练任务中包括第一训练结果检测样本,以及训练结果奖励方案,其中所述第一训练结果检测样本中不包含样本对应的计算结果;
接收到AI训练节点基于所述AI训练任务发布的模型数据,以及所述模型数据针对所述第一训练结果检测样本的第一计算结果;
在所述区块链网络中发布所述第一训练结果检测样本对应的第二计算结果,以使所述区块链网络中的记账节点,通过比对所述第一计算结果和第二计算结果得到所述模型数据的准确率,并根据所述训练结果奖励方案和所述准确率,记录对所述AI训练节点的奖励金额。
7.根据权利要求6所述的AI训练任务发起节点,其特征在于,所述处理器还用于:
在所述区块链网络中发布第二训练结果检测样本,以使所述记账节点基于所述第二训练结果检测样本对所述模型数据的准确率进行验证,所述第二训练结果检测样本中包括样本及对应的计算结果。
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