基于无人机网络的分层联邦学习方法、装置、介质及设备

本申请的实施例提供了一种基于无人机网络的分层联邦学习方法、装置、介质及设备。该方法包括：向位于覆盖范围内的各待选客户端发送个性化模型以及待训练边缘模型；接收由各待选客户端发送的训练关联度；确定关联度阈值并确定目标客户端；接收并聚合由各目标客户端训练的本地模型，得到本轮边缘迭代训练的目标边缘模型；根据目标边缘聚合无人机从本轮全局迭代训练开始到本轮边缘迭代训练结束所消耗的能量、下一轮边缘迭代训练的预测消耗能量以及其在本轮全局迭代训练开始时的初始能量，确定目标边缘聚合无人机是否可参与下一轮边缘迭代训练。本申请实施例的技术方案可以避免因无人机电量耗尽而影响训练进程，进而提高分层联邦学习的训练效率。