【技术实现步骤摘要】
本公开一般涉及计算机，尤其涉及一种贡献兑换参数的确定方法、装置、设备和介质。
技术介绍
1、现如今，各类学习模型的都在不断完善。在相关技术中，为了提高学习训练效率，学习模型训练方式可以为：学习模型制作方先向各位能够参与训练该学习模型的用户下发一个待训练的学习模型，各位用户参与训练该待训练的学习模型，从而更新该待训练的学习模型的各项参数；在一定时间段后，各个用户再将该在本地训练的模型以及模型参数反馈至模型制作方；模型制作方会对各个用户的训练后的模型进行聚合，之后可以生成聚合更新后的学习模型，再次下发至各个用户，让各个用户训练，直至该学习模型训练成熟。
2、由于各个用户的训练过程和制作方的聚合过程需要耗费相当多的时间成本和金钱成本，该部分成本需要由制作方承担，而聚合后得到的聚合更新的学习训练模型的精度实质上也不能保证一定理想进而获取理想的收益，因此，可能会导致无法由于成本过高继而无法开展学习训练的问题。
技术实现思路
1、鉴于现有技术中的上述缺陷或不足，期望提供一种贡献兑换参数的确定方法、装置、设备和介质，能够解决jwt中资源地址占用空间过大的问题，从而大大节省了服务节点之间的传输资源，在一定程度上提高了服务节点之间的传输效率。
2、第一方面，提供了一种贡献兑换参数的确定方法，应用于系统平台，该方法包括：
3、接收到n个对象的训练成本参数，根据上述n个对象的训练成本参数从上述n个对象中确定k个目标对象，k为小于n，大于1的整数；
4、根据
5、在确定x个第一模型中至少一个第一模型对应的价值参数的情况下，根据上述k个目标对象的边际贡献值和k个目标对象的训练成本参数，确定上述k个目标对象中每个目标对象的贡献兑换参数，上述价值参数为上述至少一个第一模型的价值。
6、本申请中，在系统平台接收到n个对象的训练成本参数后，将根据n个对象的训练成本参数从n个对象中确定k个目标对象(k为小于n的正整数)，然后，根据k个目标对象发送的k个模型文件，生成x个第一模型并计算k个目标对象在x个第一模型中的每个第一模型中的用于指示每个对象的模型文件在每个第一模型中的参与程度的边际贡献值；之后，在确定了x个第一模型中至少一个第一模型对应的价值参数的情况下，根据上述k个目标对象的编辑贡献值和训练成本参数，确定k个目标对象中每个目标对象的贡献兑换参数。如此，可以在系统平台处理模型文件生成可以实际应用的第一模型之前，先行确定训练成本参数符合要求的k个对象作为目标对象，从而，可以在后续系统平台执行处理模型文件生成可以实际应用的第一模型之前，确定训练成本最合适的训练模式；同时，在最终也需要确定每个目标对象的贡献兑换参数，以便于后续在其他对象使用第一模型时，可以准确、公平的根据贡献兑换参数进行收益分配，解决贡献度与实际收益不匹配的问题，从而提高了贡献度与收益率之间的匹配度。
7、第二方面，提供了一种贡献兑换参数的确定方法，应用于终端，该方法包括：
8、接收系统平台发送的第一消息，上述第一消息用于指示上述终端发送训练成本参数，上述训练成本参数为终端执行学习训练的成本参数，上述终端对应的对象的数量为n，n为大于1的整数；
9、向上述系统平台发送上述训练成本参数。
10、本申请中，终端在接收到系统平台发送的用于指示上述终端发送训练成本参数的第一消息后，即将向系统平台发送训练成本参数。如此，可以方便系统平台在后续筛选合适的目标对象参与学习训练，在控制成本的同时，还能够最终获取系统平台需要的训练结果(也即第一模型)。
11、第三方面，提供了一种贡献兑换参数的确定装置，该装置包括：
12、确定模块，用于接收到n个对象的训练成本参数，根据上述n个对象的训练成本参数从上述n个对象中确定k个目标对象，k为小于n，大于1的整数；
13、生成模块，用于根据上述确定模块确定的上述k个目标对象发送的k个模型文件，生成x个第一模型并计算上述k个目标对象在上述x个第一模型中的每个第一模型中的边际贡献值，上述k个模型文件包括k个目标对象训练后生成的模型参数，上述边际贡献值用于指示上述每个对象的模型文件在每个第一模型中的参与程度，x大于等于k；
14、上述确定模块，还用于在确定x个第一模型中至少一个第一模型对应的价值参数的情况下，根据上述k个目标对象的边际贡献值和k个目标对象的训练成本参数，确定上述k个目标对象中每个目标对象的贡献兑换参数，上述价值参数为上述至少一个第一模型的价值。
15、第四方面，提供了一种贡献兑换参数的确定装置，该装置包括：
16、接收模块，用于接收系统平台发送的第一消息，上述第一消息用于指示上述终端发送训练成本参数，上述训练成本参数为终端执行学习训练的成本参数，上述终端对应的对象的数量为n，n为大于1的整数；
17、发送模块，用于向上述系统平台发送上述训练成本参数。
18、第五方面，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时，实现上述第一方面或者第二方面所述的方法。
19、第六方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现上述第一方面或者第二方面所述的方法。
20、第七方面，提供了一种计算机程序产品，计算机程序产品中包含指令，该指令被处理器运行时实现上述第一方面或者第二方面所述的方法。
21、本专利技术附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。
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1.一种贡献兑换参数的确定方法的方法，应用于系统平台，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述接收到N个对象的训练成本参数，根据所述N个对象的训练成本参数从所述N个对象中确定K个目标对象，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述N个对象的训练成本参数从所述N个对象中确定K个目标对象之后，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述N个对象的训练成本参数从所述N个对象中确定K个目标对象之后，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述K个目标对象发送的K个模型文件，生成X个第一模型，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述N个对象的训练成本参数从所述N个对象中确定K个目标对象之前，所述方法还包括：
7.一种学习训练参与选择方法，应用于终端，其特征在于，所述方法包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述向所述系统平台发送所述训练成本参数之后，所述方法还包括：
9.一种贡献兑换参数的确定装置，其特征在于，包括：
10.一种贡献兑换参数的确定装置，其特征在于，包括：
11.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时，实现如权利要求1-6任一项或者7-8任一项所述的方法。
12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-6任一项或者7-8任一项所述的方法。
13.一种计算机程序产品，所述计算机程序产品中包含指令，其特征在于，所述指令被处理器运行时实现如权利要求1-6任一项或者7-8任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种贡献兑换参数的确定方法的方法，应用于系统平台，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述接收到n个对象的训练成本参数，根据所述n个对象的训练成本参数从所述n个对象中确定k个目标对象，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述n个对象的训练成本参数从所述n个对象中确定k个目标对象之后，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述n个对象的训练成本参数从所述n个对象中确定k个目标对象之后，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述k个目标对象发送的k个模型文件，生成x个第一模型，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述n个对象的训练成本参数从所述n个对象中确定k个目标对象之前，所述方法还包括：
7....
【专利技术属性】
技术研发人员：孙浩，杨程屹，
申请(专利权)人：新奥新智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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