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  1. TOOL · CL_257093 ·

    联邦图神经网络受结构差异损害

    一篇新研究论文探讨了联邦图神经网络中的结构性负迁移现象，即参与者之间不同的图结构会损害模型性能。研究发现，一个结构上非典型的客户端仅通过加入联邦就可能损失显著的准确性。虽然初步实验识别了诸如度数散度等潜在预测因子，但进一步分析揭示了缓解策略的复杂性和局限性，表明当前方法可能无法完全解决大规模问题。