本研究通过引入模型缓存机制解决了移动代理在去中心化联邦学习中的通信不稳定性问题,提高了模型的收敛性和准确性。实验结果表明,采用缓存的去中心化联邦学习方法收敛速度快,性能优于不使用缓存的方法。
完成下面两步后,将自动完成登录并继续当前操作。