自适应分布式多任务学习框架ADAMT：移动自组网中的高效图像识别 学术背景 在移动自组网（Mobile Ad-hoc Networks, MANETs）中，分布式机器学习面临着巨大的挑战。这些挑战主要来自于设备的有限计算资源、非独立同分布（Non-IID）的数据分布以及动态变化的网络拓扑结构。现有的方法通常依赖于集中式协调和稳定的网络条件，但在实际应用中，这些条件往往难以满足。为了解决这些问题，研究人员提出了一种名为ADAMT（Adaptive Distributed Multi-Task Learning）的自适应分布式多任务学习框架，旨在在资源受限的移动自组网中实现高效的图像识别。 移动自组网是一种去中心化、无基础设施的网络，能够在没有固定基础设施的情况下实现设备之间的自主连接和信息共享...