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Joint client–server selection and resource allocation based on split federated learning in Edge-to-Cloud computing environments
DOI:10.1016/j.comnet.2025.111502.png)
摘要
En 中文
• 提出新颖的U形分裂联邦学习训练架构。
• 联合优化客户端-服务器组合和资源分配。
• 提出改进的PPO算法(MSHPPO)以完成该问题。
• 通过仿真结果展示U-SFL和MSHPPO在性能上优于FL和RL。
期刊
IF:
4.6
论文数:
1.8K
被引数:
1.6W
机构
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引用论文
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