一种基于莫罗包络的群体个性化联邦学习方法

本发明涉及一种基于莫罗包络的群体个性化联邦学习方法，属于无线通信领域。该方法主要包括：构建一个由若干用户节点、其对应的子服务器以及一个边缘服务器组成的无线边缘网络系统，其中与同一子服务器相连接的用户节点称为一个群组；建立一个相互解耦的双层并行联邦学习优化问题，其中第一层是基于莫罗包络改进的边缘群组个性化优化问题，第二层是关于群组内的联邦优化问题；促进群组与关联的子服务器协作训练个性化模型，根据迭代得到的个性化模型更新对应的群组模型。本发明提出的基于莫洛包络的群体个性化联邦学习方法可以有效提升群体层面Non‑IID数据设置下的联邦无线边缘网络模型性能。