一种面向数据与算力异构的视觉提示联邦学习方法

本发明公开了一种面向数据与算力异构的视觉提示联邦学习方法，属于人工智能技术领域，包括基于中央服务器和若干客户端构建联邦学习框架；基于所述客户端算力水平和客户端存储的私有样本图像数据，构建两阶段训练机制；基于所述两阶段训练机制，构建一致性正则化损失函数；基于两阶段训练机制、一致性正则化损失函数进行联邦学习训练，本发明通过基于所述联邦学习框架和客户端算力水平构建两阶段训练机制，通过两阶段训练机制能够实现根据客户端算力动态调整训练策略，进而实现更高的分类准确率。