一种面向物联网的异步分布式学习优化方法及系统

一种面向物联网的异步分布式学习优化方法及系统，包括：每个物联网设备从服务器下载最新全局模型，在本地数据集上训练，计算本地模型更新，作为输入传输至服务器；本地模型更新后，基于服务器历史聚合信息递归推导全局模型与初始模型的关系，定义基准模型，得到合作博弈框架；基于合作博弈框架，计算每个用户的沙普利值；基于计算的沙普利值，动态计算聚合权重，使用权重更新全局模型，输出最终全局模型。本发明基于沙普利值动态计算异步聚合权重，提高模型收敛速度与鲁棒性，使得高贡献设备的更新对全局模型影响更大，有效加速训练收敛。