基于分层聚合的客户端选择方法及系统

本发明公开了基于分层聚合的客户端选择方法及系统，包括中心服务器模块、边缘服务器模块、客户端；其中，中心服务器模块用于构建中心服务器模型，并对渐进子模型及全局变量进行初始化设置；边缘服务器模块用于为分类簇构建边缘服务器模型，并对边缘模型参数和边缘模型更新进行初始化设置，对聚类后对应簇中选择部分客户端进行边缘联邦学习，计算聚集的边缘模型更新和边缘模型；客户端用于获取边缘模型参数，结合本地数据进行本地模型训练，得到预训练的本地模型，并上传本地模型更新至边缘服务器。该方法适用于提高通信效率和减轻计算压力。可以减少全局模型训练至收敛的联邦学习迭代轮数，而且可以小幅提升训练模型的准确率。