“是的， federated learning 确实可以在客户端连接间歇的情况下工作。联邦学习的关键特性是能够在分散的数据上进行训练，同时允许客户端（设备）参与训练过程，而无需与服务器保持持续的连接。这种灵活性对现实世界的应用至关重要，特别是在设备可能是移动的或具有不可靠的互联网连接的情况下。
在实际操作中，当客户端设备连接到服务器时，它可以接收当前的模型参数并开始在本地数据上进行训练。如果设备失去连接或需要离线，它可以继续在本地进行模型训练。一旦设备重新连接，它可以将更新的模型参数发送回服务器。服务器随后可以将这些更新整合到全局模型中，从而确保即使是连接间歇的客户端也能为整体学习过程做出贡献。例如，一部在离线时收集用户数据的智能手机，在连接到 Wi-Fi 网络时仍然可以增强模型。
此外，可以使用各种策略有效管理间歇性连接。例如，异步更新等技术允许客户端独立发送其更新，而不必等待其他客户端完成。这种方法可以帮助维持训练过程的效率。此外，强大的聚合方法确保来自具有不同连接状态的客户端的贡献得到有效利用，从而导致更有弹性和适应性的联邦学习框架。总体而言，联邦学习的固有设计使其非常适合处理间歇性客户端连接的环境。”