一种联邦模型的训练方法、装置、设备及存储介质

本发明公开了一种联邦模型的训练方法、装置、设备及存储介质，涉及联邦学习技术领域。该方法包括：在对联邦模型的训练过程中，确定所述联邦模型在当前训练轮次的第一中间特征；根据所述第一中间特征、数据标签、以及从数据提供方获取的第二特征，确定所述联邦模型在当前训练轮次的反向梯度；根据所述反向梯度和所述第一中间特征，确定第一更新梯度，并所述采用第一更新梯度对所述第一模型参数进行更新；对所述反向梯度进行加密，得到目标梯度密文，并发送给数据提供方；接收并解密所述数据提供方发送的第二梯度更新密文，得到第一梯度更新明文并发送给所述数据提供方，以使所述数据提供方根据所述第一梯度更新明文进行联邦模型的梯度更新。