Provably Communication-Efficient and Privacy-Preserving Federated Graph Neural Networks

En 3 lignesCE-FedGNN est un framework fédéré pour les réseaux de neurones graphiques (GNNs) qui réduit la communication en échangeant rarement des représentations agrégées plutôt que des embeddings à chaque round. Un estimateur de moyenne mobile gère les dépendances cross-client et la staleness. Le framework garantit la confidentialité via metric-DP et converge en O(1/√T) avec complexité de communication O(T^3/4).

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain