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Subgraph Federated Learning and Local Generalization
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内容提要
本研究提出FedLoG方法，旨在解决联邦学习在图数据处理中的数据变化问题，减轻本地过拟合，提高模型对未见数据的泛化能力，尤其在多样化标签分布下表现突出。
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关键要点
- 本研究提出FedLoG方法，旨在解决联邦学习在图数据处理中的数据变化问题。
- FedLoG方法减轻了本地过拟合现象。
- 该方法通过生成全球合成数据，提高了本地模型对未见数据的泛化能力。
- FedLoG在多样化标签分布下表现尤为突出。
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