一种面向边缘智能的高效层次化参数传输时延优化方法，中央服务器将数据处理模型训练参数发送至多个边缘服务器；每个客户端设备利用训练参数训练其数据处理模型，初始训练时，从其对应的边缘服务器下载训练参数；非初始训练时，根据超时机制选择利用其之前的训练参数或从其对应的边缘服务器下载训练参数；各客户端设备将更新后的参数发送到对应边缘服务器；边缘服务器对客户端设备更新的参数进行局部聚合，再发送到中央服务器，中央服务器对收集到的参数进行全局聚合，获得全局的参数发送回边缘服务器，边缘设备再下载这些参数进行本地更新。本发明客户端设备向边缘服务器发送参数时，超时机制将会更早实现参数汇聚，提高了训练的效率。