一种模型训练方法、装置、电子设备及计算机程序产品

本申请提供一种模型训练方法、装置、电子设备及计算机程序产品，涉及人工智能领域。该方法包括：获取多个参与节点对待训练模型训练得到的中间模型参数组合。基于中间模型参数组合和多目标函数，确定多目标函数的最优解集，多目标函数基于全局平均损失函数、贝叶斯优化函数、模型可解释性函数以及鲁棒性函数构建，最优解集包括待训练模型的模型参数组合。基于多目标函数的最优解集，确定目标模型参数组合。向多个参与节点发送目标模型参数组合，以使得多个参与节点基于目标模型参数组合对待训练模型继续进行训练。该方法适用于联邦学习，能够在每次迭代中选择出符合多种目标的模型参数以进行下一轮次的模型训练，以模型的数据融合效果。