在线文字识别模型训练方法、在线文字识别方法及装置

本申请提供的在线文字识别模型训练方法、在线文字识别方法及装置，训练方法包括：服务端在每次迭代训练时，将上一次选代训练后的初始识别模型的第一模型参数发送至各个客户端；各个客户端分别使用本地数据对接收到的第一模型参数进行迭代训练，并得到的第二模型参数上传至服务端。这样不需要将各个客户端的本地数据上传给服务端进行训练，而是将训练后的第二模型参数上传到服务端即可，以避免数据泄漏。接着通过特征分布参数可以量化各个客户端所拥有的数据的质量，进而以特征分布参数为依据确定聚合权重，使得模型更关注质量高的数据，加速模型的收敛过程，也能提高模型的精度。进而在保障用户的隐私安全的前提下提高模型的训练效率和识别精度。