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申请/专利权人：北京天融信网络安全技术有限公司;北京天融信科技有限公司;北京天融信软件有限公司

摘要：本申请实施例公开了一种联邦学习方法、装置、计算设备及机器可读存储介质，属于机器学习领域。联邦学习方法包括：将上一轮的全局模型参数发送至第一数量的节点设备，以使节点设备根据全局模型参数训练本地模型，得到本地模型更新梯度；根据第一数量的节点设备对应的本地模型更新梯度，确定全局模型的第一中值聚合梯度和第一均值聚合梯度；在第一中值聚合梯度与第一均值聚合梯度的距离大于预设阈值的情况下，分别确定每个节点设备的异常度；基于每个节点设备的异常度去除异常节点设备，得到第二数量的节点设备；根据第二均值聚合梯度和上一轮的全局模型参数，确定当前轮的全局模型参数；基于当前轮的全局模型参数，更新全局模型。

主权项：1.一种联邦学习方法，其特征在于，所述联邦学习方法包括：将上一轮的全局模型参数发送至第一数量的节点设备，以使所述节点设备根据所述全局模型参数训练本地模型，得到本地模型更新梯度；根据所述第一数量的节点设备对应的所述本地模型更新梯度，确定全局模型的第一中值聚合梯度和第一均值聚合梯度，其中，所述第一中值聚合梯度为所述第一数量的节点设备对应的本地模型更新梯度的中值，所述第一均值聚合梯度为所述第一数量的节点设备对应的本地模型更新梯度的均值；在所述第一中值聚合梯度与所述第一均值聚合梯度的距离大于预设阈值的情况下，分别确定每个节点设备的异常度；基于所述每个节点设备的异常度去除异常节点设备，得到第二数量的节点设备，其中，所述第二数量的节点设备对应的第二中值聚合梯度与第二均值聚合梯度的距离小于或等于所述预设阈值，且所述第二数量为满足所述第二中值聚合梯度与所述第二均值聚合梯度的距离小于或等于所述预设阈值的节点设备的数量最大值，所述第二中值聚合梯度为所述第二数量的节点设备对应的本地模型更新梯度的中值，所述第二均值聚合梯度为所述第二数量的节点设备对应的本地模型更新梯度的均值；根据所述第二均值聚合梯度和所述上一轮的全局模型参数，确定当前轮的全局模型参数；基于所述当前轮的全局模型参数，更新所述全局模型。

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