模型训练方法、电子设备和计算机可读存储介质

本申请提供了一种模型训练方法、电子设备和计算机可读存储介质，其中，该方法可以包括：应用于联邦学习系统的参与方设备，模型训练方法包括：基于第N次模型参数对本地模型的模型参数进行更新，以得到第N+1次本地模型参数，其中，N为正整数，且为满足设定规律的正整数；对第N+1次本地模型参数进行分解处理，以得到至少两份第N+1次子模型参数；将至少两份第N+1次子模型参数发送给中央服务器，以供中央服务器对接收到的各个参与方设备上传的模型参数进行聚合处理，得到第N+1次模型参数；接收中央服务器发送的第N+1次模型参数，并根据第N+1次模型参数进行更新，得到第N+2次本地模型参数；重复上述步骤，直到本地模型收敛或者更新次数大于设定次数阈值。