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高效准确的分割联邦学习
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种名为滑动分割联邦学习（S^2FL）的新型SFL方法，解决了数据异构性和滞后问题。实验结果表明，S^2FL相比传统SFL，推断准确性提高了16.5%，训练加速了3.54倍。
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关键要点
- 提出了一种名为滑动分割联邦学习（S^2FL）的新型SFL方法。
- S^2FL旨在解决数据异构性和滞后问题。
- 该方法采用自适应滑动模型拆分策略和基于数据平衡的训练机制。
- 实验结果显示，S^2FL的推断准确性提高了16.5%。
- S^2FL的训练速度加快了3.54倍。
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