通过转换教师模型的知识在边缘进行半监督在线学习

本文可能讨论了一种新的半监督在线学习方法，重点关注其在边缘计算中的应用。核心思想似乎是利用预先训练好的“教师”模型进行知识迁移，以提高资源受限的边缘环境中的学习效率和性能。“半监督”的使用表明该方法同时使用了有标签和无标签数据，这在获取完全有标签数据成本高昂或不切实际的场景中很常见。“在线学习”方面意味着系统从数据流中持续适应和学习，使其适用于动态环境。

• •侧重于半监督在线学习。
• •应用于边缘计算。
• •采用来自教师模型的知识迁移。
• •旨在提高资源受限环境中的学习效率。