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基于时空的联邦学习在分布式边缘上进行寿命期个体识别
该论文提出了一种名为 FedSTIL 的联合时空增量学习方法,可以解决在将人物再辨识模型部署到现实设备时面临的数据漂移问题,同时在多个分布式边缘客户端上不断优化模型。
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2 years ago
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