[发明专利]基于区块链的模型联合训练方法及装置

权利要求书

1.一种基于区块链的模型联合训练方法，所述区块链包括分别位于不同层级的多个节点；且相邻两个层级的节点之间具有对应关系；所述方法通过第一节点执行，其中，所述第一节点是位于中间层级的节点，所述方法包括：

接收所述第一节点对应的上层节点发送的针对链上的目标模型的第一训练结果；

基于所述区块链中记录的指向链下私有数据的指针获取对应的私有数据，基于所述私有数据对所述目标模型进行训练，得到第二训练结果；

基于接收的第一训练结果和得到的第二训练结果形成更新的第一训练结果，将其发送给对应的下层节点；

获取最后一个层级的节点在所述区块链上广播的最终训练结果，根据所述最终训练结果更新所述目标模型。

2.根据权利要求1所述的方法，所述上层节点还存在对应的上层节点；

所述第一训练结果基于第一类型结果和第二类型结果形成；其中所述第一类型结果是所述上层节点基于链下的私有数据对所述目标模型进行训练得到的训练结果；所述第二类型结果是所述上层节点从所述上层节点对应的上层节点接收的训练结果。

3.根据权利要求2所述的方法，所述基于接收的第一训练结果和得到的第二训练结果形成更新的第一训练结果，包括：

将接收的第一训练结果作为新的第二类型结果，将得到的第二训练结果作为新的第一类型结果；

基于新的第二类型结果和新的第一类型结果，形成更新的第一训练结果。

4.根据权利要求1所述的方法，还包括：

在所述目标模型对应的损失函数满足预定的收敛条件时，调用智能合约，所述智能合约被用于计算所述多个节点各自对应的奖励，并向所述多个节点发放各自对应的奖励，以使所述多个节点各自对应的虚拟资源增加。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述计算所述多个节点各自对应的奖励，包括：

对于所述第一节点，计算所述第一节点所提交的目标模型对已有模型增益；

将对已有模型增益与损失函数的差值作为所述第一节点对应的奖励；其中，所述损失函数至少基于所述第一节点提交的目标模型和提交次数计算得到。

6.一种基于区块链的模型联合训练装置，所述区块链包括分别位于不同层级的多个节点；且相邻两个层级的节点之间具有对应关系；所述装置设置于第一节点，其中，所述第一节点是位于中间层级的节点，所述装置包括：

接收单元，用于接收所述第一节点对应的上层节点发送的针对链上的目标模型的第一训练结果；

训练单元，用于基于所述区块链中记录的指向链下私有数据的指针获取对应的私有数据，基于所述私有数据对所述目标模型进行训练，得到第二训练结果；

形成单元，用于基于接收的第一训练结果和得到的第二训练结果形成更新的第一训练结果；

发送单元，用于将更新的第一训练结果发送给对应的下层节点；

所述接收单元，还用于获取最后一个层级的节点在所述区块链上广播的最终训练结果，根据所述最终训练结果更新所述目标模型。

7.根据权利要求6所述的装置，所述上层节点还存在对应的上层节点；

所述第一训练结果基于第一类型结果和第二类型结果形成；其中所述第一类型结果是所述上层节点基于链下的私有数据对所述目标模型进行训练得到的训练结果；所述第二类型结果是所述上层节点从所述上层节点对应的上层节点接收的训练结果。

8.根据权利要求7所述的装置，所述形成单元具体用于：

将接收的第一训练结果作为新的第二类型结果，将得到的第二训练结果作为新的第一类型结果；

基于新的第二类型结果和新的第一类型结果，形成更新的第一训练结果。