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SCALA：使用连接激活和逻辑调整进行分割联合学习
内容提要
本文探讨了分割联邦学习（SFL）在高度异构数据上的应用，提出了MiniBatch-SFL和AdaptSFL等新算法，以提高模型的准确性和训练性能。研究表明，SFL结合了联邦学习和分裂学习的优点，有效解决了数据隐私和计算效率问题。实验结果显示，S^2FL在推断准确性和训练速度上均有显著提升。
关键要点
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分割联邦学习（SFL）结合了联邦学习和分裂学习的优点，解决了数据隐私和计算效率问题。
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MiniBatch-SFL算法通过将模型在切割层处分为两部分，提升了在高度非独立同分布数据上的准确性，分别提高了24.1%和17.1%。
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AdaptSFL框架通过模型分割和客户端模型聚合，适应资源受限的边缘计算系统，提升了训练性能。
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S^2FL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，推断准确性提高了16.5%，训练速度加快了3.54倍。
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SFL在计算时间上比分裂学习（SL）更短，同时保持与SL相似的测试准确性和通信效率，适合资源受限环境。
延伸问答
什么是分割联邦学习（SFL）？
分割联邦学习（SFL）是一种结合了联邦学习和分裂学习优点的算法，旨在解决数据隐私和计算效率问题。
MiniBatch-SFL算法的主要优势是什么？
MiniBatch-SFL算法通过将模型在切割层处分为两部分，提升了在高度非独立同分布数据上的准确性，分别提高了24.1%和17.1%。
AdaptSFL框架是如何提升训练性能的？
AdaptSFL框架通过模型分割和客户端模型聚合，适应资源受限的边缘计算系统，从而加速分割联邦学习并提升训练性能。
S^2FL方法的创新之处在哪里？
S^2FL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，推断准确性提高了16.5%，训练速度加快了3.54倍。
SFL与分裂学习（SL）相比有什么优势？
SFL在计算时间上比分裂学习更短，同时保持与SL相似的测试准确性和通信效率，适合资源受限环境。
分割联邦学习在AIoT系统中的潜力是什么？
由于资源约束场景的优势，分割联邦学习在AIoT系统中具有很大的应用潜力，能够有效处理数据异构性和滞后问题。
