摘 要：针对边缘计算环境下联邦学习中因资源异质性导致的“滞后者”效应等问题，提出基于匹配的模型卸载边缘联邦学习方法（Fed-MBMO）。该方法通过收集边缘设备的性能分析结果，将设备分别划分为强、弱客户端，考虑了（试读）...
登录
