本公开实施例提供一种基于隐私保护的联邦学习方法以及相关设备。所述方法包括：根据神经网络的权重矩阵，得到行采样序列集合和列采样序列集合；根据行采样序列集合和列采样序列集合，生成低维行表征矩阵和低维列表征矩阵；接收边缘节点端发送的公钥，并根据公钥对对称密钥进行加密，得到密文，并将密文发送到边缘节点端；生成对称密钥，并根据对称密钥对行采样序列集合和列采样序列集合进行加密，得到加密后的行采样序列集合和列采样序列集合；根据低维行表征矩阵、低维列表征矩阵、加密后的行采样序列集合和加密后的列采样序列集合，生成初始化参数集合，并将初始化参数集合发送至中心服务器端。