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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