The author explores the application of Knowledge Distillation (KD) in addressing challenges faced by Federated Edge Learning (FEL), providing insights into the role of KD and its potential benefits for FEL.
知識蒸留は、Federated Edge Learning(FEL)における課題を解決するための重要な技術であり、モデル間の知識転送と共同トレーニングを可能にします。