一种基于队列调度的异步联邦学习方法

本发明属于联邦学习技术领域，公开一种基于队列调度的异步联邦学习方法。将客户端分为快客户端和慢客户端；将客户端上传的模型划分为高陈旧度模型和低陈旧度模型；根据上传本地模型的客户端类型以及客户端上传的模型类型，将本地模型进行再分类；服务器同样的生成与本地模型wi类别相对应的队列用于存储对应的本地模型，服务器依据本地模型wi的类型选择不同的聚合策略或交换策略，使得快客户端将高陈旧度模型的陈旧度降低为低陈旧度模型的判定要求后参与聚合。