祝贺沈京龙同学论文中稿IEEE TMC (2023)

祝贺UNIC实验室沈京龙同学论文中稿IEEE TMC (2023)

UNIC实验室博士生沈京龙的论文《RingSFL: An Adaptive Split Federated Learning Towards Taming Client Heterogeneity》中稿 IEEE TMC(Transactions on Mobile Computing)。本文考虑传统联邦学习无法适应客户端的异构性导致训练效率下降的问题，提出了RingSFL这一新颖的分布式学习方案，通过将传统联邦学习架构与模型分割机制相结合，同时满足了适应客户端异构性和保持数据隐私的需求，在独立同分布和非独立同分布数据集上都能够获得比基准方法更好的收敛性能。