联邦学习的模型参数更新方法、系统及装置

本申请实施例提供了一种联邦学习的模型参数更新方法、系统及装置，该方法包括：在对联邦学习进行第j轮模型参数更新的情况下，接收N个客户端发送的本地模型参数，得到N组第j轮的本地模型参数；通过K个第j‑1轮的聚类中心模型参数对N组第j轮的本地模型参数进行聚类，得到K个聚类簇；根据聚类簇中的各组第j轮的本地模型参数与第j‑1轮的聚类中心模型参数之间的距离对K个聚类簇进行更新，得到更新后的K个聚类簇，并通过更新后的K个聚类簇得到K个第j轮的聚类中心模型参数和第j轮的全局模型参数。通过本申请，解决了相关技术中由于无法剔除异常客户端传递的错误模型参数导致联邦学习准确率低的问题。