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2023-01-12 14:23:01
【论文导读】- SpreadGNN: Serverless Multi-task Federated Learning for Graph Neural Networks(去服务器的多任务图联邦学习)
图神经网络( GNN )是图机器学习问题的首选方法,因为它们能够从图结构数据中学习最先进的表示。然而,由于用户方面的隐私问题、法规限制和商业竞争,将大量的真实世界图形数据集中用于GNN训练是令人望而却步的。联邦学习是在许多分布式边缘设备上协同训练机器学习模型的事实上的标准,而无需集中化。尽管如此,在联邦环境中训练图神经网络是模糊定义的,并带来统计和系统挑战。本文首次在文献中提出了可以在存在部分标签和没有中心服务器的情况下运行的新型多任务联邦训练框架SpreadGNN。
https://blog.csdn.net/weixin_43598687/article/details/128635787
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【论文导读】- SpreadGNN: Serverless Multi-task Federated Learning for Graph Neural Networks(去服务器的多任务图联邦学习)
图神经网络( GNN )是图机器学习问题的首选方法,因为它们能够从图结构数据中学习最先进的表示。然而,由于用户方面的隐私问题、法规限制和商业竞争,将大量的真实世界图形数据集中用于GNN训练是令人望而却步的。联邦学习是在许多分布式边缘设备上协同训练机器学习模型的事实上的标准,而无需集中化。尽管如此,在联邦环境中训练图神经网络是模糊定义的,并带来统计和系统挑战。本文首次在文献中提出了可以在存在部分标签和没有中心服务器的情况下运行的新型多任务联邦训练框架SpreadGNN。
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