在不同的應用場景中，訓練效率和模型精度之間的權衡可以通過幾個關鍵策略來實現。首先，應用場景的特性會影響這一權衡。例如，在實時應用（如自動駕駛或即時視頻分析）中，訓練效率可能更為重要，因為系統需要快速響應環境變化。在這種情況下，可以選擇較低的模型精度以換取更快的訓練速度，並通過後續的增量學習來逐步提高模型的準確性。
其次，使用分層聯邦邊緣學習（HFEL）架構可以有效地提高訓練效率。HFEL利用邊緣伺服器進行模型聚合，減少了設備之間的通信負擔，從而加快了訓練過程。在這種架構下，可以根據設備的計算能力和數據分佈的異質性，動態調整資源分配，以達到最佳的訓練效率和模型精度。
最後，通過引入共識距離約束，可以在模型訓練過程中保持不同邊緣伺服器之間的模型一致性，這有助於提高模型的整體精度。因此，根據具體的應用需求，靈活調整訓練策略和資源配置，能夠在訓練效率和模型精度之間找到合適的平衡點。