[发明专利]基于区块链的模型训练方法及系统

说明书

本申请公开了一种基于区块链的模型训练方法及系统，属于区块链技术领域。所述方法包括：模型拥有方发布待训练模型的模型信息；多个数据拥有方注册训练数据的数据信息；模型拥有方根据模型信息选择目标数据信息，并向每个目标数据拥有方请求抽样验证；验证通过后，在智能合约中预存训练费用；每个目标数据拥有方利用各自的目标训练数据对模型进行联合训练，在训练结束后将各自生成的模型参数加密存储到区块链中；模型拥有方根据区块链上的模型参数生成训练后的模型；智能合约将训练费用分配给每个目标数据拥有方。本申请能保证数据质量和定价的合理性，也能保证数据交易的公平公正性，还能保证数据的安全性，避免出现版权纠纷。

技术领域

本申请涉及区块链技术领域，特别涉及一种基于区块链的模型训练方法及系统。

背景技术

模型拥有方在训练机器学习模型时，需要搜集自己需要的训练数据，再基于中心化的本地数据进行模型训练。如果模型训练方自身的训练数据不够，则需要向数据拥有方购买数据，将该数据作为训练数据来训练模型。数据交易过程由双方线下商议后确定。

目前，数据属于商业秘密的一部分，数据拥有方不会轻易公开数据，除非模型拥有方向数据拥有方购买数据。在数据交易的过程中，模型拥有方如何能买到自己需要的高质量数据，并且在交易的过程中，如何对数据进行定价，如何保证交易的公平公正性，都是亟待解决的问题。而且，数据拥有方无法阻止模型拥有方在获得数据后向第三方转卖数据。此外，目前的方案很难鉴定模型版权以及数据版权。

发明内容

本申请提供了一种基于区块链的模型训练方法及系统，用于解决无法确定数据的质量和定价以及数据交易的公平公正性、无法鉴定模型版权和数据版权，且无法阻止模型拥有方向第三方转卖数据的问题。所述技术方案如下：

一方面，提供了一种基于区块链的模型训练方法，所述方法包括：

模型拥有方在区块链上发布待训练模型的模型信息；

多个数据拥有方在所述区块链上注册其所拥有的训练数据的数据信息；

所述模型拥有方根据所述模型信息选择目标数据信息，并向每条目标数据信息对应的目标数据拥有方请求抽样验证；在抽样验证通过后，在所述区块链的智能合约中预存训练费用；

每个目标数据拥有方利用各自的目标训练数据对所述模型进行联合训练，在训练结束后将各自生成的模型参数加密存储到所述区块链中；

所述模型拥有方根据所述区块链上的模型参数生成训练后的模型；

所述智能合约将所述训练费用分配给每个目标数据拥有方。

在一种可能的实现方式中，当所述训练费用包括数据使用费和模型训练费时，所述智能合约将所述费用分配给每个目标数据拥有方，包括：

所述智能合约向所述模型拥有方获取所述模型的准确率；

所述智能合约获取每个目标数据拥有方的训练贡献度和其所提供的目标训练数据的数据量；

对于每个目标数据拥有方，所述智能合约根据所述数据量和数据单价计算数据使用费，根据所述准确率和所述训练贡献度计算模型训练费，将所述数据使用费和所述模型训练费相加后得到所述目标数据拥有方的应得费用，从所述训练费用抽取所述应得费用分配给所述目标数据拥有方。

在一种可能的实现方式中，在所述模型拥有方根据所述区块链上的模型参数生成训练后的模型之后，所述方法还包括：

所述模型拥有方获取与所述模型对应的验证方式，所述模型为分类模型、回归模型或生成模型；

所述模型拥有方利用自身的测试集和所述验证方式计算所述模型的准确率；

所述模型拥有方将所述准确率发送给所述智能合约。