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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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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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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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关键要点
- 本文介绍了并行连续学习（PSL）的框架。
- PSL通过设备之间的分散合作实现模型的分散。
- 考虑异构性，包括训练设备的数量、数据来源和性能差异。
- 接近度因素影响设备之间的距离和访问点。
- PSL实现了本地模型的凝聚，作为联邦学习的一部分。
- 提出网络感知动态模型跟踪以优化模型学习和资源效率。
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