基于联合学习的个人信用模型维护方法、装置和电子设备

摘要

本发明适用于人工智能技术领域，提供了一种基于联合学习的个人信用模型维护方法、装置和电子设备。其中，所述方法包括：初始化全局模型；随机从所有接入的设备中选择K个子设备参与到当前轮的训练任务；将全局模型分别发送给加入训练任务的K个设备；接收K个设备利用自身数据训练模型后上传的局部模型；聚合局部模型，并更新全局模型。本发明利用联合学习的方法来解决了目前一些结构无法基于自己拥有的数据来建立对个人信用评估的人工智能模型的问题，实现了在保护个人隐私的情况下，为更多的机构提供了实现个人信用评估的便捷性和准确性。