modality-heterogeneity

MedMix是一个语义对齐框架，用于联邦多模态稀疏MoE，通过协调路由和专家专业化解决模态异构性，在医疗AI数据集上实现性能提升。

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。