弹性可伸缩的联邦学习架构的论文创新点

弹性可伸缩的联邦学习架构的创新点在于它提供了一种在分布式环境中进行机器学习训练的方法，可以应对数据集的不平衡性、网络的不稳定性、计算资源的限制等问题。通过在各个节点之间共享数据和模型，弹性可伸缩的联邦学习架构可以提高模型的准确度，同时又可以减少对单个节点的计算和存储资源的需求。这使得它特别适用于在资源受限的环境中进行机器学习训练。