一种云边端协同的车载终端模型分布式训练聚合方法

本公开实施例中提供了一种云边端协同的车载终端模型分布式训练聚合方法，属于计算技术领域，具体包括：建立云边端三层车联网网络系统架构；车载终端采集本地数据集；上层将初始模型下发；中间层构建目标问题并将其转换为一个整数线性规划问题并求解；在本地训练初始模型并将训练完成的模型发送至中间层；采用滞后干扰感知方法进行异步权重聚合；将聚合后的模型回传，云端中央服务器采用滞后干扰感知方法进行全局模型异步聚合，得到更新后的全局模型；在完成所有全局轮次的聚合后，上层将最终的全局模型下发给中间层，再由中间层转发给所有的车载终端。通过本公开的方案，提高了在终端设备上模型分布式训练效率，降低了训练过程中的通信开销。