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面向资源受限物联网设备的联邦学习研究综述

摘要联邦学习(FL)是一种分布式机器学习策略，通过从多个分散的边缘客户端学习来生成全局模型。FL支持设备上的训练，保持客户端的本地数据的私有，进一步，基于本地模型更新更新全局模型。虽然FL方法提供了一些优势，包括可伸缩性和数据隐私，但它们假定每个边缘设备/客户机上都有可用的计算资源。然而，物...

2022-07-01

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