[发明专利]模型训练方法、装置、存储介质及电子设备

权利要求书

1.一种模型训练方法，其特征在于，包括：

使用第一用户的训练数据进行模型训练，以得到所述第一用户的第一模型；

获取所述第一模型的第一模型参数；

获取多个第二模型参数，其中每一所述第二模型参数对应于一个第二模型，每一所述第二模型由一个第二用户的训练数据训练得到；

对所述第一模型参数、多个所述第二模型参数进行训练，以得到所述第一用户的第三模型。

2.根据权利要求1所述的模型训练方法，其特征在于，所述获取多个第二模型参数的步骤包括：

从服务器获取多个第二模型参数，其中每一所述第二模型参数由一个第二用户上传至服务器。

3.根据权利要求1所述的模型训练方法，其特征在于，所述使用第一用户的训练数据进行模型训练，以得到所述第一用户的第一模型，包括：

根据预设算法使用第一用户的训练数据进行模型训练，以得到所述第一用户的第一模型；其中

每一所述第二模型由一个第二用户的训练数据根据所述预设算法训练得到。

4.根据权利要求3所述的模型训练方法，其特征在于，所述预设算法包括神经网络算法、分类算法中的一种；

当所述预设算法包括神经网络算法时，所述第一模型参数、每一所述第二模型参数均包括神经网络模型中神经元的权重值；

当所述预设算法包括分类算法时，所述第一模型参数、每一所述第二模型参数均包括分类模型中类的特征值。

5.根据权利要求1所述的模型训练方法，其特征在于，所述对所述第一模型参数、多个所述第二模型参数进行训练，以得到所述第一用户的第三模型之后，还包括：

获取所述第三模型的第三模型参数；

将所述第三模型参数上传至服务器。

6.根据权利要求1所述的模型训练方法，其特征在于，所述使用第一用户的训练数据进行模型训练，以得到所述第一用户的第一模型，包括：

获取第一用户的多个图像以及每一所述图像对应的图像标签；

根据预设分类算法对所述多个图像以及每一所述图像对应的图像标签进行训练，以得到所述第一用户的图像分类模型。

7.一种模型训练装置，其特征在于，包括：

第一训练模块，用于使用第一用户的训练数据进行模型训练，以得到所述第一用户的第一模型；

第一获取模块，用于获取所述第一模型的第一模型参数；

第二获取模块，用于获取多个第二模型参数，其中每一所述第二模型参数对应于一个第二模型，每一所述第二模型由一个第二用户的训练数据训练得到；

第二训练模块，用于对所述第一模型参数、多个所述第二模型参数进行训练，以得到所述第一用户的第三模型。

8.根据权利要求7所述的模型训练装置，其特征在于，所述第二获取模块用于：

从服务器获取多个第二模型参数，其中每一所述第二模型参数由一个第二用户上传至服务器。

9.根据权利要求7所述的模型训练装置，其特征在于，所述第一训练模块用于：

获取第一用户的多个图像以及每一所述图像对应的图像标签；

根据预设分类算法对所述多个图像以及每一所述图像对应的图像标签进行训练，以得到所述第一用户的图像分类模型。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，使得所述计算机执行权利要求1至6任一项所述的模型训练方法。

11.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器通过调用所述存储器中存储的所述计算机程序，用于执行权利要求1至6任一项所述的模型训练方法。