移动边缘网络中基于分层部分模型训练的抗闲杂器弹性联邦学习:应对计算异质性

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内容提要

本文介绍了并行连续学习(PSL)的框架,通过设备之间的分散合作、考虑异构性和接近度,实现了模型的分散和本地模型凝聚,优化模型学习和资源效率。

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