基于联邦学习的能效研究综述

摘要

文章探讨了联邦学习作为一种分布式人工智能框架,能够有效化解大数据发展所面临的困境。重点从联邦学习的能耗指标出发,详细阐述了其相关原理,并分析了联邦学习在能源消耗方面面临的主要挑战。同时,对降低能源消耗的基本方法进行了分类和总结,为未来相关研究提供了有益的指导。