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Group Knowledge Transfer: Federated Learning of Large CNNs at the EdgeAbstract通过扩大卷积神经网络（CNN）的大小（例如，宽度，深度等）可以有效地提高模型的准确性。但是，较大的模型尺寸阻碍了在资源受限的边缘设备上进行训练。例如，尽管联邦学习的隐私和机密性使其有很强的实际需求，但却可能会给边缘节点的计算能力带来不适当的负担。为了解决边缘设备资源受限，我们将FL重新构造为名叫FedGKT的组知识转移训练算法。 FedGKT设计了一