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面向模态异质性下的鲁棒联邦多模态图学习

arXiv cs.LG · 2026-05-14 缓存

本文提出FedMPO,一种鲁棒的联邦多模态图学习方法,通过拓扑感知的跨模态生成、缺失感知的专家路由和可靠性感知的聚合来解决模态异质性和缺失模态问题,在多个数据集上实现了性能提升。

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