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MergeSFL: 特征合并和批次大小调控的分割联邦学习

💡 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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标签

MergeSFL SFL框架 批量大小调节 模型准确性 特征合并 联邦学习
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