一种基于边缘协作的个性化联邦学习方法、装置及设备

本申请公开了一种基于边缘协作的个性化联邦学习方法、装置及设备；该方法包括：第一步，构建基站集合和用户设备集合；第二步，将初始全局网络模型广播至用户设备集合中的各用户设备；第三步，利用初始全局网络模型，获得各用户设备的各本地模型对应的各公共子模型更新参数；第四步，将各公共子模型更新参数分别进行稀疏化处理后上传到对应的基站进行聚合，获得第1边缘模型；第五步，使用第1边缘模型替换初始全局网络模型，返回至第二步，第1次重复执行第二步至第四步，以此类推，第次重复执行时，，对应使用第边缘模型替换第边缘模型返回至第二步，直至获得目标边缘模型后，将目标边缘模型进行聚合，从而获得具有高性能的目标全局网络模型。