联邦训练贡献度评估方法、装置及相关设备

本公开提供了一种联邦训练贡献度评估方法、装置及相关设备，涉及人工智能技术领域，该方法包括：向多个参与方发送初始全局模型以及与各参与方对应的特征标识信息，其中，特征标识信息包括：各参与方的初始编码水印信息；接收来自各参与方的带有特征标识信息的本地模型训练信息，进行安全聚合以获得聚合模型训练信息；基于聚合模型训练信息识别各参与方对应的贡献度编码水印信息，并根据所识别的贡献度编码水印信息以及各参与方对全局模型性能的影响，评估各参与方对全局模型训练的贡献度，其中，影响是通过各参与方存在与否对全局模型性能的改变程度来表征。本公开能够得到高效、准确、隐私保护的贡献度评估。