智能网联汽车的研究最近的目标是将车联网 (V2X) 网络与机器学习 (ML) 工具和分布式决策相结合。在这些收敛范式中，联邦学习 (FL) 允许车辆通过 V2X 链接交换模型参数（即神经网络权重和偏差）而不是原始传感器数据，从而协同训练深度 ML 模型。早期的 FL 方法采用服务器-客户端架构，其中参数服务器（PS）充当边缘设备来协调学习过程。另一方面，新颖的 FL 工具以雾架构为目标，其中模型参...