Autoencoder/Classificatori Federated per Reti di Sensori Visivi

Un ambiente di Federated Learning in cui sono presenti sensori visivi necessita di tecniche di ottimizzazione che abbiano una elevata efficienza e allo stesso tempo non compromettano i costi di trasmissione. Nello studio di tesi viene proposta una tecnica di ottimizzazione utilizzando una rete neurale Autoencoder-Classificatore al fine di ottenere un modello centrale di classificazione di immagini maggiormente accurato.