spreadgnn: serverless multi-task federated learning for graph neural network

spreadgnn是一种无服务器多任务联邦学习方法，针对图神经网络。联邦学习是一种新兴的机器学习方法，它允许不同设备（例如移动设备）上的数据进行局部训练，然后将训练后的模型聚合，以获得更好的泛化性能。Graph Neural Network是一类可以处理图形和网络数据的神经网络，目前在社交网络、化学和蛋白质结构等领域有广泛应用。

spreadgnn使用无服务器架构设计来实现多任务联邦学习。本方法采用一种名为Federated Averaging的模型聚合方法，它将本地模型分发到各个设备上，让每个设备进行本地模型的训练，并将本地模型更新结果汇聚回全局模型中。spreadgnn还使用了一种名为联邦学习架构的方法来处理不同的联邦学习任务，以提高模型泛化性能。同时，spreadgnn使用了一种名为GraphSage的图神经网络模型，以应对图和网络数据。

总之，spreadgnn在无服务器架构、Federated Averaging、联邦学习架构和GraphSage等方面做出了创新，能够有效地应对多任务联邦学习的挑战。