联邦学习应用场景

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自适应训练机制：引入强化学习和元学习的方法，使得协同训练过程能够根据环境变化自适应调整参数和策略，提高训练效率和模型性能。

蒸馏学习：探索知识蒸馏在分布式协同训练中的应用，通过大模型指导小模型的训练，使得小模型在资源受限的边缘设备上也能达到较高的性能。

模型剪枝与量化：研究适用于移动边缘设备的模型剪枝和量化技术，减少模型的计算和存储需求，提高训练和推理效率。

能效感知算法：开发能效感知的协同训练算法，在保证训练效果的前提下，最大化设备的电池寿命和能效。

智能资源管理：利用强化学习算法进行智能资源管理和优化，如带宽分配、计算资源分配等，以实现高效的协同训练。

异构设备处理：提出适用于异构设备（不同计算能力、存储容量、能源约束等）的联邦学习算法，确保在多样化设备上实现高效协同训练。

隐私保护：研究在保证用户数据隐私的前提下，如何在移动边缘计算环境中进行高效的联邦学习，开发新的隐私保护机制，如差分隐私、同态加密等。