エネルギー制約のある無線エッジネットワーク上の適応型スプリットラーニング

デバイスの異質性とチャネル条件の変動に対処するため、適応型スプリットラーニング（ASL）スキームが設計されました。この新しいアプローチは、平均トレーニング遅延を最小化しつつ、長期的なエネルギー消費制約を満たすことを目指しています。