基于实例相似性和动态平衡池的自监督纵向联邦学习方法及装置

本发明属于联邦学习技术领域，公开了一种基于实例相似性和动态平衡池的自监督纵向联邦学习方法及装置，将对比自监督方法与实例相似性结合，能够帮助各参与方的私有纵向联邦学习模型捕获更重要的域间知识，从而提升各参与方模型的泛化能力和表征能力，同时避免了正则化冲突。此外，提出了动态平衡池模块，用于在下游监督任务中对预训练模型进行微调并动态平衡域间和域内知识，从而提升联合纵向联邦学习模型的性能。