基于联邦学习的自适应风险预警方法和预警装置

本申请提供了一种基于联邦学习的自适应风险预警方法和预警装置，该方法包括：根据各客户端的计算资源与数据特征确定模第一模型参数，并控制各客户端根据第一模型参数和客户端的隐私数据训练第一学生模型；控制各客户端基于共享数据集进行风险预测，得到第一预测结果；根据第一预测结果确定各第一学生模型对应的教师模型集合；控制客户端根据教师模型集合对目标第一学生模型进行知识蒸馏，得到目标模型集合；根据目标模型集合中的第二学生模型进行聚合，得到第三学生模型；控制客户端根据第三学生模型进行风险预警。该方法解决了现有技术中各客户端之间数据不互通且风险模型训练需要向下兼容，风险预测效果较差的问题。