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CoASFL: Coupled Consistency Optimization for Asynchronous Split Federated Learning

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arXiv:2610.26992v1 Announce Type: new Abstract: Split Federated Learning (SFL) has emerged as a promising paradigm for training large-scale deep models on resource-constrained edge devices. Although asynchronous SFL alleviates the straggler bottleneck caused by system heterogeneity, it inevitably introduces two coupled dimensions of inconsistency: horizontal inconsistency across clients and vertical inconsistency bet

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Sujet: CoASFL: Coupled Consistency Optimization for Asynchronous Split Federated Learning
Site source: arxiv.org
Date de publication à la source: 2026-10-21
Date de collecte sur DzCademia: 2026-10-21

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Conseils et exercices DzCademia, distincts du résumé et des exigences de la source. Aide structurée avec assistance automatisée ; elle ne vaut ni validation scientifique ni promesse de sélection. Source consultée le 2026-10-28.

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