FedSPL：联邦分子性质预测新方法

论文作者提出联邦分子性质预测方法 FedSPL：用固定描述符对分子分组，在交换模型参数的同时交换嵌入原型，实现与标签无关的原型匹配，并保留有监督的性质预测。 在 5 个分类基准、3 种异质性水平下，以掩蔽留出的服务器模型 ROC-AUC 做三种子评估，15 个设置中有 7 个的最终平均 AUC 高于 FedAvg；SIDER 上差异一致为正，其他数据集结果不一，作者据此称收益依赖数据集，需验证引导地使用结构信息。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。