一种联邦学习耗时预测方法、设备、存储介质及程序产品

本发明公开了一种联邦学习耗时预测方法、设备、存储介质及程序产品，涉及计算机技术领域，包括通过确定各参与方节点分别对应的本地联邦学习模型训练的计算延迟，并确定各参与方节点相互之间模型参数更新过程的通信延迟，根据计算延迟和通信时延进行节点簇划分，提高了划分得到的节点簇中相同层的参与方节点分别对应的时间间隔的一致性，使得具有相似计算能力和通信时延的参与方节点划分到同一节点簇进行联邦学习训练，较大地降低了参与方节点的异构性影响，降低了联邦学习的通信量，解决了联邦学习的训练效率低，联邦学习耗时预测准确性低的技术问题，达到了提高了联邦学习的训练效率，提高了联邦学习耗时预测准确性的技术效果。