联邦学习中参与方贡献量计算方法、系统、设备及介质

摘要

本发明提供了一种联邦学习中参与方贡献量计算方法、系统、设备及介质，该方法包括：创建由多个参与方进行横向联邦学习的任务，各个所述参与方配置为基于本地训练数据进行模型训练，得到本地模型参数；获取多个参与方的本地模型参数，计算得到第一联邦学习模型，且各个所述参与方的本地训练数据分别划分到多个数据箱中；分别计算删除各个所述参与方中各个所述数据箱时所述第一联邦学习模型的损失，作为所述参与方对应于被删除的数据箱的贡献量；对于各个所述参与方，基于该参与方对应于所有数据箱的贡献量，计算该参与方的贡献量。本发明实现了横向联邦学习中参与方贡献量的自动计算，计算方式简单，且计算结果准确率高。