本文探讨了空-空-地-海一体化网络中深度学习的应用，提出了优化通信效率和用户调度的框架，如Olive Branch Learning和FedLEO。这些方法显著提高了模型的准确性和收敛速度，尤其在低轨道卫星网络中，推动了机器学习服务的管理与发展。

本文提出了一种新颖的FL-SEC框架，结合联邦学习与低轨道卫星，显著提高机器学习效率。该框架减少了收敛时间近30倍，能耗仅为1.38瓦特，准确度高达96%。通过地面站优化CNN模型，减少了参数和计算量，提升了语义分割性能。实验结果表明，该框架在多个数据集上优于现有方法，展示了在低地球轨道卫星上进行高效机器学习的潜力。