一种基于边缘设备环境差异性的个性化模型及其训练方法

本发明涉及一种基于边缘设备环境差异性的个性化模型及其训练方法，训练方法包括以下步骤：根据各个边缘设备的数据将边缘设备聚类划分为小组；在各个小组上训练小组模型多次；聚合小组内边缘设备训练的模型；使用全体数据训练小组模型至少一次，以增强小组模型的泛化性和鲁棒性；判断模型是否收敛，若收敛，获得最终模型，若未收敛，返回重新划分小组。本发明训练方法得到的模型拥有更高对应边缘节点数据的敏锐性的同时具有一定的鲁棒性避免模型过拟合，以此达到每个边缘节点都有个性化的边缘模型更好的适应其工作。