迈向一次性联邦学习：进展、挑战与未来方向

本研究解决了传统联邦学习在资源受限和隐私敏感环境下的局限，提出了一次性联邦学习的概念和操作框架，采用单轮模型聚合以支持设备边缘计算。关键发现是通过改进客户端模型初始化、聚合技术和异构数据管理策略，推动了一次性联邦学习在实际应用中的发展和普及。

本研究提出一次性联邦学习概念，旨在解决传统联邦学习在资源受限和隐私敏感环境中的局限性，通过单轮模型聚合推动其实际应用的发展。

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