一种无线网络下面向物联网终端设备的联邦学习系统的半中心化边缘联邦分割学习方法

本发明公开了一种无线网络下面向物联网终端设备的联邦学习系统的半中心化边缘联邦分割学习方法。该方法包括以下步骤：建立待训练模型；将待训练模型拆分为服务器端第一模型、客户端第一模型；将客户端第一模型分配到待训练客户端组中的每个客户端；对每个客户端第一模型进行训练，得到每个客户端对应的客户端第二模型、第一梯度；根据多个第一梯度，更新服务器端第一模型，得到服务器端第二模型、服务器端第二模型特征；根据所述服务器端第二模型特征，更新每个客户端第二模型，得到待训练设备组中每个客户端对应的客户端第三模型；重复执行；选取多个客户端第三模型中符合第一条件的模型进行聚合，得到经聚合后的客户端第三模型；将所述经聚合后的客户端第三模型和服务器端第二模型组合，得到训练好的模型。本发明具有算力消耗小、训练时延小的特点。