这篇论文通过大规模实验揭示了现有联邦持续学习方法在资源受限的边缘设备上的性能瓶颈，强调了内存、计算和标签率等约束的重要性，并提供了未来研究方向，尤其值得关注的是，一些简单的基准方法在受限环境下表现出意想不到的鲁棒性，颠覆了追求复杂模型性能的传统思路。
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专栏名称: 爱可可-爱生活
| 知名互联网资讯博主 北邮PRIS模式识别实验室陈老师 |
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