跨模态检索模型训练方法、无监督联邦学习系统及程序产品

本申请提供跨模态检索模型训练方法、无监督联邦学习系统及程序产品，方法包括：以本地多模态数据对应的跨模态拼接特征以及局部原型为约束对本地的对抗生成网络进行无监督训练，以得到用于生成局部增强数据的局部生成器；将局部原型、局部生成器以及预先基于本地多模态数据对应的各类模态的特征向量在本地训练得到的局部跨模态检索模型均发送至服务器，以使服务器根据各个局部原型以及局部生成器获取全局训练数据并训练各个局部跨模态检索模型对应的全局跨模态检索模型。本申请能够在基于联网学习实现全局跨模态检索模型训练的过程中充分利用本地数据的多模态关系且无需依赖数据高质量标注，以提高跨模态检索模型训练的效率及可靠性。