基于联邦学习的模型参数的确定方法及装置

摘要

本申请公开了一种基于联邦学习的模型参数的确定方法及装置。该方法中第二终端接收第一终端发送的第一加密数据，第一加密数据为第一终端根据预设加密算法对标签数据进行加密后得到的；根据第一加密数据、样本特征数据和样本特征数据的当前特征参数，采用预设算法，获取包括加密梯度值和加密损失值的第二加密数据，接收第一终端根据第二加密数据发送的第一梯度值和第一损失值；根据第一梯度值和样本特征数据的当前特征参数，采用预设特征参数算法，获取第一特征参数；若根据第一损失值，检测出第一特征参数处于收敛状态，则将第一特征参数确定为待训练的样本模型的模型参数。该方法不需要第三方的协作者，提高了训练效率。