子图级联邦学习

FedSDR：带结构噪声检测与重建的联邦图学习

FedSDR: Federated Graph Learning with Structural Noise Detection and Reconstruction

对视觉研究者而言，可复用的是「用谱域结构保真度指标识别被噪声污染的客户端并降权」这一思路，可迁移到多源视觉数据（如跨摄像头、跨传感器）联合训练时对低质量来源的加权聚合，以及用健康全局模型重建局部损坏图结构的做法。