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边缘训练机器学习模型：一项调查
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
边缘机器学习与可信边缘机器学习（EML）的融合备受关注。本调研综述总结了可信EML的定义、属性、框架、技术和解决方案。强调了在6G网络背景下可信EML的重要性，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的融合是一个重要的研究领域。
- EML面临资源限制、异构网络环境和多样化服务要求等挑战。
- 可信度是影响EML在利益相关者眼中接受度的重要因素。
- 在6G网络背景下，可信EML的重要性被强调。
- 讨论了可信度在部署和实际应用场景中的必要性。
- 给出了可信EML的初步定义及其关键属性。
- 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文献综述。
- 讨论了相关的研究挑战和未解决的问题。
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