模型训练方法、装置、存储介质、系统以及区块链节点制造方法及图纸

本公开涉及一种模型训练方法、装置、存储介质、系统以及区块链节点，所述方法应用于区块链网络中的目标区块链节点，所述目标区块链节点为多个区块链节点中的任意节点，所述方法包括：响应于接收到主节点选取请求，获取各个区块链节点的描述参数；根据各个区块链节点的描述参数从多个区块链节点中确定主节点；执行如下步骤，直至初始模型收敛，得到目标模型：基于目标区块链节点所对应的初始模型以及所述目标区块链节点的训练样本，计算模型训练参数；将所述模型训练参数发送至所述主节点，并通过所述主节点进行模型训练；获取所述主节点生成的更新模型参数，基于所述更新模型参数对所述目标区块链节点所对应的初始模型进行更新。新。新。

【技术实现步骤摘要】
模型训练方法、装置、存储介质、系统以及区块链节点


[0001]本公开涉及人工智能
，具体地，涉及一种模型训练方法、装置、存储介质、系统以及区块链节点。

技术介绍

[0002]随着人工智能技术的兴起，医疗AI(Artificial Intelligence，人工智能)也成为了热门领域。医疗AI可以是基于医疗数据训练得到的，可以实现CT(Computed Tomography，电子计算机断层扫描)图像识别、数据识别等功能。
[0003]但是，在医疗AI的训练过程中仍面临着诸多困难，如数据安全性问题、数据隐私泄露问题等等。

技术实现思路

[0004]本公开的目的是提供一种模型训练方法、装置、存储介质、系统以及区块链节点，以解决上述相关技术问题。
[0005]为了实现上述目的，根据本公开实施例的第一方面，提供一种模型训练方法，应用于区块链网络中的目标区块链节点，所述目标区块链节点为多个区块链节点中的任意节点，所述方法包括：
[0006]响应于接收到主节点选取请求，获取各个区块链节点的描述参数，所述描述参数包括训练样本数量、历史训练贡献度、节点运行状态参数中的一者或多者；
[0007]根据各个区块链节点的描述参数从所述多个区块链节点中确定主节点；
[0008]执行如下步骤，直至初始模型收敛，得到目标模型：
[0009]基于目标区块链节点所对应的初始模型以及所述目标区块链节点的训练样本，计算模型训练参数；
[0010]将所述模型训练参数发送至所述主节点，并通过所述主节点进行模型训练；
[0011]获取所述主节点生成的更新模型参数，基于所述更新模型参数对所述目标区块链节点所对应的初始模型进行更新；
[0012]其中，所述主节点用于获取各个区块链节点的模型训练参数，根据各个区块链节点的模型训练参数对主节点所对应的初始模型的模型参数进行更新，得到更新模型参数。
[0013]可选地，所述描述参数包括训练样本数量、历史训练贡献度以及节点运行状态参数，所述根据各个区块链节点的描述参数从所述多个区块链节点中确定主节点，包括：
[0014]针对每一区块链节点，根据该区块链节点的训练样本数量、历史训练贡献度、节点运行状态参数以及所述训练样本数量、所述历史训练贡献度、所述节点运行状态参数所分别对应的参数权重值，计算所述区块链节点的选择权重值；
[0015]将选择权重值大于预设阈值的区块链节点作为所述主节点。
[0016]可选地，所述区块链网络中部署有主节点选取智能合约，所述根据各个区块链节点的描述参数从所述多个区块链节点中确定主节点，包括：
[0017]执行所述主节点选取智能合约，以根据各个区块链节点的描述参数从所述多个区块链节点中确定主节点。
[0018]可选地，所述目标区块链节点还对应设置有第一可信执行环境，所述基于目标区块链节点所对应的初始模型以及所述目标区块链节点的训练样本计算模型训练参数，包括：
[0019]将所述目标区块链节点所对应的初始模型以及所述目标区块链节点的训练样本发送至所述第一可信执行环境；
[0020]接收所述第一可信执行环境发送的模型训练参数，所述模型训练参数由所述第一可信执行环境基于目标区块链节点所对应的初始模型以及所述目标区块链节点的训练样本计算得到。
[0021]可选地，所述接收所述第一可信执行环境发送的模型训练参数，包括：
[0022]接收所述第一可信执行环境发送的加密模型训练参数，所述加密模型训练参数由所述第一可信执行环境通过第一私钥对所述模型训练参数加密得到，所述第一私钥为所述第一可信执行环境的私钥；
[0023]所述将所述模型训练参数发送至所述主节点，包括：
[0024]将所述加密模型训练参数发送至所述主节点；
[0025]其中，所述主节点用于从所述区块链中获取所述第一可信执行环境的第一公钥，并通过所述第一公钥对所述加密模型训练参数进行解密，得到所述目标区块链节点的模型训练参数。
[0026]可选地，所述主节点还对应设置有第二可信执行环境，所述主节点用于将初始模型以及各个区块链节点的模型训练参数发送至所述第二可信执行环境，得到所述第二可信执行环境发送的加密更新模型参数，所述加密更新模型参数由所述第二可信执行环境通过第二私钥对所述更新模型参数加密得到，所述第二私钥为所述第二可信执行环境的私钥，所述获取所述主节点生成的更新模型参数，包括：
[0027]接收所述主节点发送的加密更新模型参数；
[0028]从所述区块链网络的区块链中获取所述第二可信执行环境的第二公钥；
[0029]通过所述第二公钥对所述加密更新模型参数进行解密，得到所述更新模型参数。
[0030]根据本公开实施例的第二方面，提供一种模型训练装置，应用于区块链网络中的目标区块链节点，所述目标区块链节点为多个区块链节点中的任意节点，所述装置包括：
[0031]第一获取模块，用于响应于接收到主节点选取请求，获取各个区块链节点的描述参数，所述描述参数包括训练样本数量、历史训练贡献度、节点运行状态参数中的一者或多者；
[0032]第一确定模块，用于根据各个区块链节点的描述参数从所述多个区块链节点中确定主节点；
[0033]模型训练模块，用于执行训练步骤，直至初始模型收敛，得到目标模型，所述模型训练模块包括：
[0034]第一计算子模块，用于基于目标区块链节点所对应的初始模型以及所述目标区块链节点的训练样本，计算模型训练参数；
[0035]第一发送子模块，用于将所述模型训练参数发送至所述主节点，并通过所述主节
点进行模型训练；
[0036]第一执行子模块，用于获取所述主节点生成的更新模型参数，基于所述更新模型参数对所述目标区块链节点所对应的初始模型进行更新；
[0037]其中，所述主节点用于获取各个区块链节点的模型训练参数，根据各个区块链节点的模型训练参数对主节点所对应的初始模型的模型参数进行更新，得到更新模型参数。
[0038]可选地，所述描述参数包括训练样本数量、历史训练贡献度以及节点运行状态参数，所述第一确定模块，包括：
[0039]第二计算子模块，用于针对每一区块链节点，根据该区块链节点的训练样本数量、历史训练贡献度、节点运行状态参数以及所述训练样本数量、所述历史训练贡献度、所述节点运行状态参数所分别对应的参数权重值，计算所述区块链节点的选择权重值；
[0040]第二执行子模块，用于将选择权重值大于预设阈值的区块链节点作为所述主节点。
[0041]可选地，所述区块链网络中部署有主节点选取智能合约，所述第一确定模块，包括：
[0042]第三执行子模块，用于执行所述主节点选取智能合约，以根据各个区块链节点的描述参数从所述多个区块链节点中确定主节点。
[0043]可选地，所述目标区块链节点还对应设置有第一可信执行环境，所述第一计算子模块包括：...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种模型训练方法，其特征在于，应用于区块链网络中的目标区块链节点，所述目标区块链节点为多个区块链节点中的任意节点，所述方法包括：响应于接收到主节点选取请求，获取各个区块链节点的描述参数，所述描述参数包括训练样本数量、历史训练贡献度、节点运行状态参数中的一者或多者；根据各个区块链节点的描述参数从所述多个区块链节点中确定主节点；执行如下步骤，直至初始模型收敛，得到目标模型：基于目标区块链节点所对应的初始模型以及所述目标区块链节点的训练样本，计算模型训练参数；将所述模型训练参数发送至所述主节点，并通过所述主节点进行模型训练；获取所述主节点生成的更新模型参数，基于所述更新模型参数对所述目标区块链节点所对应的初始模型进行更新；其中，所述主节点用于获取各个区块链节点的模型训练参数，根据各个区块链节点的模型训练参数对主节点所对应的初始模型的模型参数进行更新，得到更新模型参数。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述描述参数包括训练样本数量、历史训练贡献度以及节点运行状态参数，所述根据各个区块链节点的描述参数从所述多个区块链节点中确定主节点，包括：针对每一区块链节点，根据该区块链节点的训练样本数量、历史训练贡献度、节点运行状态参数以及所述训练样本数量、所述历史训练贡献度、所述节点运行状态参数所分别对应的参数权重值，计算所述区块链节点的选择权重值；将选择权重值大于预设阈值的区块链节点作为所述主节点。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述区块链网络中部署有主节点选取智能合约，所述根据各个区块链节点的描述参数从所述多个区块链节点中确定主节点，包括：执行所述主节点选取智能合约，以根据各个区块链节点的描述参数从所述多个区块链节点中确定主节点。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标区块链节点还对应设置有第一可信执行环境，所述基于目标区块链节点所对应的初始模型以及所述目标区块链节点的训练样本，计算模型训练参数，包括：将所述目标区块链节点所对应的初始模型以及所述目标区块链节点的训练样本发送至所述第一可信执行环境；接收所述第一可信执行环境发送的模型训练参数，所述模型训练参数由所述第一可信执行环境基于目标区块链节点所对应的初始模型以及所述目标区块链节点的训练样本计算得到。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述接收所述第一可信执行环境发送的模型训练参数，包括：接收所述第一可信执行环境发送的加密模型训练参数，所述加密模型训练参数由所述第一可信执行环境通过第一私钥对所述模型训练参数加密得到，所述第一私钥为所述第一可信执行环...

【专利技术属性】
技术研发人员：王诗鈞，何光宇，徐石成，
申请(专利权)人：东软集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：