本说明书一个或多个实施例涉及一种基于联邦学习进行模型参数更新的方法，所述方法由参与方中的任一训练成员实现，包括：获取当前轮对应的待训练模型；基于自身持有的训练样本对所述待训练模型进行训练，获得当前轮对应的第一模型；将与所述第一模型上传给服务器，并获取当前轮下发的聚合模型；将来自一轮或多轮迭代更新的一个或多个聚合模型与来自一轮或多轮迭代更新的一个或多个第一模型通过杂交函数处理，获取多个子代模型；基于突变比例以及预设的突变函数对多个子代模型进行处理，获取突变后的多个子代模型；对突变后的多个子代模型进行性能评估，并筛选出性能最优的子代模型作为下一轮迭代的待训练模型或者基于此确定该训练成员的最终模型。