一种面向政务领域的模型异构联邦学习训练方法和装置

本公开实施例涉及一种面向政务领域的模型异构联邦学习训练方法和装置，涉及隐私计算技术领域，其中，方法包括：每个参与方确定本地个性化模型和知识传递模型，并初始化各模型参数；每个参与方固定知识传递模型并基于本地持有数据在训练本地个性化模型、以及完成本地个性化模型训练后，固定本地个性化模型并训练知识传递模型，训练完成后将知识传递模型参数加密发送给协调方；协调方收到加密参数后实现密文下的聚合计算，并将聚合结果下发给各参与方更新知识传递模型参数；重复执行模型训练和模型参数更新，直到每个参与方的本地个性化模型收敛。采用上述技术方案，实现了模型异构场景下的安全联合建模，提高了多参与方本地模型的个性化。