一种联邦学习的能耗优化方法

本发明公开了一种联邦学习的能耗优化方法。该方法首先使用聚类将多个客户端聚类得到多个聚类簇，然后将聚类簇中客户端的数量与阈值比较，得到最小能耗客户端集合；该集合进行联邦学习后，进行第二次聚类，得到多个子聚类簇；最终根据子聚类簇进行联邦学习，得到总模型。该方法训练能耗低，模型收敛快。