Ruofan Wu

FedGKDは、タスクの特徴抽出を最適化することで、グラフニューラルネットワークのためのフェデレーテッドラーニングを強化する。

この研究は、グラフ表現学習とエッジ再構築攻撃におけるプライバシーの懸念を調べているよ。

この研究では、超不均衡データシナリオでモデルの性能を向上させるためのTBLを紹介してるよ。