一种模型联合训练方法、装置、电子设备及存储介质

本发明提供了一种模型联合训练方法、装置、电子设备及存储介质，包括：构建包含两个子网络的伪孪生网络架构，将伪孪生网络架构部署于分布式网络的任意两个计算节点；每个计算节点包含对应的私有数据；通过计算节点的私有数据分别对两个子网络进行预训练，对预训练的两个子网络的性能进行比较，确定两个子网络中的教师模型和学生模型；以教师模型的预测结果作为软标签，结合真实标签训练学生模型；交换教师模型和学生模型，迭代训练学生模型的过程，直至两个子网络的性能达到预设性能标准。该方法能够提高模型联合训练过程中数据的安全性。