模型训练方法、动作识别方法、装置、设备及介质

本申请实施例公开了一种模型训练方法、动作识别方法、装置、设备及介质，属于人工智能技术领域，包括：每个终端设备按照数据采集顺序，依序根据每个子样本计算终端设备上局部模型的模型参数梯度，得到模型参数梯度集，并根据模型参数梯度集获取梯度方差，根据梯度方差和预设方差阈值对模型参数梯度集进行更新，根据更新后的模型参数梯度集确定目标模型参数梯度，并将目标模型参数梯度发送至边缘服务器，边缘服务器对多个目标模型参数梯度进行梯度聚合，得到聚合梯度，并根据聚合梯度更新边缘服务器上的全局模型，得到目标模型，将目标模型广播至各个终端设备，以使各个终端设备通过目标模型进行动作识别，能够提高动作识别模型的泛化性。