基于样本驱动的联邦学习用于能效高和实时物联网传感
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内容提要
该文介绍了一种基于软演员批判深度强化学习（DRL）的联邦学习（FL）解决方案，旨在最小化FL过程的能量消耗。该方案采用编排参与设备的计算和通信资源的方法，同时保证模型性能和最小化总能量消耗。
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