本发明属于一般联邦学习领域，公开了基于逆向拍卖的联邦学习支付方法、系统及存储介质，其中支付方法包括：招标方首先发布一个价值函数、投标方可获得支付的最大值最小值以及有关联邦学习任务的其它信息，招标方通过价值函数并结合其它信息来选择投标方；当投标方收到带有价值函数的投标请求时，它们会根据自身情况来决定是否参与投标，而参与投标的基本条件是自身效用大于零；在收到足够数量的投标后，招标方会根据投标方的投标价格和投标资源进行选择。该方法通过结合逆向拍卖，提出了联邦学习中基于逆向拍卖的支付激励机制和贡献度量方法，解决了投标方的支付问题，为投标方节省了预算的同时保证了最终模型性能。