MergeSFL: 特征合并和批次大小调控的分割联邦学ä¹

提出了一种新的 SFL 框架 ——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，从而提高 SFL 的性能。在 80 个 NVIDIA Jetson 边缘设备上进行了广泛实验，实验结果显示，与基准结果相比，MergeSFL 可以提高最终模型的准确性 5.82% 至 26.22%，并加速 1.74 倍至 4.14 倍。