一种解决数据异质性的安全联邦聚合算法

本发明公开了一种解决数据异质性的安全联邦聚合算法，包括如下步骤：步骤一、服务器将全局模型初始化后分发给客户端，客户端分别对全局模型进行一轮迭代，获得第一轮更新后的模型梯度并上传至服务器；步骤二、服务器将所述第一轮更新后的模型梯度分发给客户端子集，客户端子集分别独立地使用自己本地的数据对模型进行迭代训练，迭代训练结束后得到获得更新后的本地模型；步骤三、客户端迭代完成后将更新后的本地梯度发送给服务器，服务器聚合本地模型，并将获得的全局模型梯度发送给所有客户端进行新一轮的客户端本地训练，直至获得符合收敛条件的全局模型。本发明具有能够捕获关键特征、提高隐私保护和提高运算效率的特点。