[发明专利]一种模型验证方法、装置及电子设备

说明书

本申请公开了一种模型验证方法、装置及电子设备。其中，该模型验证方法，在接收到训练节点提交的第一背书提案后，即将背书提案对应的待验证模型发送至多个验证节点，并接收验证节点的验证反馈，进一步根据验证反馈得到待验证模型的验证结果，从而在所述区块链上建立所述验证结果对应的区块。由此，实现对待验证模型的分布式验证保护各参与方的数据隐私的同时，实现了对于每一待验证模型的多参与方验证，确保对于每一待验证模型的验证结果不可篡改，充分保证参与方验证结果的可信度。

技术领域

本申请涉及区块链技术领域，尤其涉及一种模型验证方法、装置及电子设备。

背景技术

人工智能模型训练需要算法、算力和数据三元素进行支撑，通常情况下，模型训练利用的数据量越大，得到的模型精度将越高。但事实上，能够用于模型训练的数据往往是分散的、分布式存储的，并且数据是归属于不同企业或个人的。为了在保护数据隐私同时能够利用更多的数据进行模型训练，分布式人工智能模型训练技术应运而生并快速发展。

而区块链作为一种数据可追溯、防篡改的分布式账本技术，被用来与分布式人工智能模型训练技术结合，永久记录模型训练过程，为模型训练全过程透明化及多参与方模型训练效果激励提供可信数据基础。但该方案中各参与方对模型的验证过程在各参与方的链下进行，存在无法保证参与方验证结果的可信度的问题。

发明内容

本申请公开一种模型验证方法、装置及电子设备。

根据本申请第一方面，提供了一种模型验证方法，所述方法包括：接收区块链中的训练节点提交的第一背书提案；将所述第一背书提案对应的待验证模型发送至所述区块链中的多个验证节点；其中，所述待验证模型为所述训练节点训练得到的，多个所述验证节点为所述区块链中的至少部分节点；接收每一所述验证节点发送的针对所述待验证模型的验证反馈；根据接收到的所述验证反馈得到验证结果，所述验证结果用于表征所述待验证模型的质量；在所述区块链上建立所述验证结果对应的区块。

根据本申请的另一实施例，所述根据接收到的所述验证反馈得到验证结果，包括：确定所述验证反馈中满足第一条件的验证反馈的数量；根据所述数量以及所述验证反馈的总数量得到所述验证结果。

根据本申请的另一实施例，所述验证反馈包括：所述验证节点运行验证智能合约对所述待验证模型进行验证所得到的第一读写集。

根据本申请的另一实施例，所述验证反馈为所述验证方根据本地数据对所述待验证模型进行验证得到的。

根据本申请的另一实施例，所述在所述区块链上建立所述验证结果对应的区块，包括：根据所述验证结果生成第二背书提案；将所述第二背书提案发送至所述区块链中的多个验证节点；接收每一所述验证节点发送的针对所述第二背书提案运行记录智能合约得到的第二读写集；根据所述第二读写集，在所述区块链上构建所述验证结果对应的区块。

根据本申请的另一实施例，所述根据所述第二读写集，在所述区块链上构建所述验证结果对应的区块，包括：根据所述第二读写集，生成对应于所述验证结果的背书请求；将所述背书请求发送至所述区块链的多个组织节点，以通过每一所述组织节点更新所述组织节点对应的区块链数据；其中，所述组织节点至少包括所述训练节点和多个所述验证节点。

根据本申请的另一实施例，所述方法包括：根据所述验证结果，确定所述待验证模型是否达到第二条件；在判定所述待验证模型达到第二条件的情况下，判定模型训练任务结束。

根据本申请的另一实施例，所述根据所述验证结果，判断确定所述待验证模型是否达到第二条件，包括：确定所述验证结果中用于表征所述待验证模型的质量的参数是否达到设定阈值。