基于分组异步联邦学习的物联网中图像识别方法及系统

本发明公开了一种基于分组异步联邦学习的物联网中图像识别方法及系统，具体为：首先基于设备特性实施分组策略；然后基站下发初始全局模型给所有设备，每个设备接收全局模型后执行本地训练，并在本地训练完成后，发送信息通知基站；若基站收到某一分组内所有设备的完成训练信息，通知此分组设备同步执行空中聚合；接着分组中所有设备同步发送本地模型的模拟信号并通过空中计算技术进行聚合，基站收到空中聚合信号后估计新一轮全局模型，并下发给分组中的所有设备；最后基站判断继续进行下一次全局模型更新或者结束训练。本发明提高了物联网中图像识别模型的训练效率，降低了对设备同步的要求，提高了系统的灵活性和适应性，提高了系统的整体性能。