摘要
本申请提供一种驾驶模型训练方法、装置、存储介质和设备,方法包括:各个车辆端根据各自的驾驶数据和预设的训练次数训练边缘服务器下发的第一驾驶模型,得到训练后的第一模型参数差值;各个边缘服务器根据对应的若干个车辆端上传的第一模型参数差值训练第一驾驶模型,获得第三驾驶模型以及边缘聚合次数,将第三驾驶模型重新下发至各个车辆端,以更新各个车辆端的第一驾驶模型和重新获取新的第一模型参数差值,直至边缘聚合次数等于边缘聚合次数阈值,获得第二模型参数差值;云服务器根据若干个边缘服务器上传的第二模型参数差值训练第一驾驶模型,得到目标车辆驾驶模型。本申请可以降低驾驶模型的训练负担,提高训练效率。