本说明书涉及一种模型训练方法、系统和装置，能够用于数据隐私保护。该方法包括，各训练成员将自身持有的训练样本的特征数据输入至模型的第一部分，得到初始输出矩阵；接收标签预测值，基于训练样本的标签值以及所述标签预测值确定损失函数值；将所述损失函数值传输给所述服务器，以便服务器基于所述损失函数值在模型的第二部分中反向传播梯度，直到获取输出梯度矩阵；基于所述损失函数相对模型的第一部分中各层的输出数据的梯度，继续反向传播梯度，以对模型的第一部分的模型参数进行更新；基于更新后的模型的第一部分进行下一轮迭代更新，或者基于此确定最终模型的第一部分。