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值得信赖的边缘机器学习：一项调查
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文综述了可信边缘机器学习（EML）的定义、属性、框架、技术和解决方案。EML利用分布式网络资源以合作方式进行联合训练和推理，但面临着多种挑战，包括资源限制、异构网络环境和不同应用的多样化服务要求。本文从部署和实际应用场景的角度讨论了可信度的必要性，并介绍了可信EML系统的基本框架和支持技术。最后，讨论了相关的研究挑战和未解决问题。
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关键要点
- 边缘机器学习与可信边缘机器学习（EML）的融合是一个备受关注的研究领域。
- EML利用分布式网络资源进行联合训练和推理，但面临资源限制、异构网络环境和多样化服务要求的挑战。
- 可信度在利益相关者眼中影响EML的接受度。
- 在第六代（6G）网络背景下，可信EML的重要性被强调。
- 从部署和实际应用场景的角度讨论了可信度的必要性。
- 给出了可信EML的初步定义，并探讨了其关键属性。
- 介绍了可信EML系统的基本框架和支持技术。
- 对增强EML可信度的最新解决方案进行了深入文献综述。
- 讨论了相关的研究挑战和未解决问题。
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