यह पेपर फ़ेडरेटेड कंटीन्यूअल लर्निंग (FCL) की एक व्यापक समीक्षा प्रदान करता है, जो गतिशील वातावरण में कई डिवाइसों में लगातार जेनरेट और वितरित किए जाने वाले डेटा नमूनों का उपयोग करके सहयोगी मॉडल लर्निंग के लिए एक शक्तिशाली समाधान के रूप में उभरा है। यह पेपर विषमता, मॉडल स्थिरता, संचार ओवरहेड और गोपनीयता जैसी प्रमुख चुनौतियों पर केंद्रित है। हम विषमता के विभिन्न रूपों और मॉडल प्रदर्शन पर उनके प्रभाव का पता लगाते हैं, और गैर-IID डेटा, संसाधन-विवश प्लेटफ़ॉर्म और व्यक्तिगत सीखने के लिए समाधानों की जाँच करके विषम डेटा वितरण को संभालने की जटिलता को प्रदर्शित करते हैं। हम महत्वपूर्ण मॉडल स्थिरता सुनिश्चित करने और असामान्य वातावरण में भयावह भूलने से बचने के लिए तकनीकों की भी समीक्षा करते हैं, और गोपनीयता-संरक्षण तकनीकों की समीक्षा करते हैं। निष्कर्ष में, यह पेपर FCL सिस्टम की दक्षता और मापनीयता में सुधार करने के लिए रणनीतियाँ प्रस्तुत करता है, जो एकीकृत अंतर्दृष्टि प्रदान करता है जिसे वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों की एक विस्तृत श्रृंखला में लागू किया जा सकता है।
