联邦学习的处理方法、设备、存储介质及程序产品

本申请提供一种联邦学习的处理方法、设备、存储介质及程序产品。该方法包括：接收中央协调器发送的初始模型；获取客户端的本地数据和业务需求；根据本地数据和业务需求，确定客户端针对初始模型的本地训练策略；根据本地训练策略，对初始模型进行本地训练处理，以得到客户端的本地更新参数；根据本地更新参数，生成上传参数；将上传参数上传至中央协调器，以使中央协调器在接收到所有客户端发送的上传参数后，根据所有客户端发送的上传参数生成目标全局模型。该方法用以提高模型的灵活性，满足不同客户端在多元场景下的差异化的需求。