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MergeSFL: 特征合并和批次大小调控的分割联邦学习
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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
提出了新的SFL框架MergeSFL，通过特征合并和批量大小调节提高SFL性能。在80个NVIDIA Jetson边缘设备上实验，结果显示MergeSFL提高模型准确性5.82%至26.22%，并加速1.74倍至4.14倍。
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关键要点
- 提出了一种新的 SFL 框架 —— MergeSFL。
- MergeSFL 通过结合特征合并和批量大小调节来解决统计异质性和系统异质性带来的挑战。
- 在 80 个 NVIDIA Jetson 边缘设备上进行了广泛实验。
- 实验结果显示，MergeSFL 可以提高最终模型的准确性 5.82% 至 26.22%。
- MergeSFL 还可以加速 1.74 倍至 4.14 倍。
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