基于节点挑选策略的联邦学习方法、电子设备及存储介质

本申请实施例提供了一种基于节点挑选策略的联邦学习方法、电子设备及存储介质，涉及联邦学习技术领域。其中方法包括：确定联邦学习系统中的客户端节点不会被全选；获取客户端节点对应的评估值，以评估值的模为权重对所述客户端节点的本地训练样本数量加权，以加权后的本地训练样本数量在联邦学习系统中加权后的本地训练样本数量的总和的占比得到该客户端节点的被选概率；根据每一客户端节点的被选概率选择若干客户端节点得到本轮训练集合；向本轮训练集合中的客户端节点下发模型参数。本申请提供的实施方式在随机挑选节点的方式下减少了联邦学习模型的整体训练时间。