𝗧𝗶𝗻𝗷𝗮𝘂𝗮𝗻 𝗠𝗲𝗸𝗮𝗻𝗶𝘀𝗺𝗲 𝗜𝗻𝘀𝗲𝗻𝘁𝗶𝗳 𝘂𝗻𝘁𝘂𝗸 𝗙𝗲𝗱𝗲𝗿𝗮𝘁𝗲𝗱 𝗟𝗲𝗮𝗿𝗻𝗶𝗻𝗴
Federated learning membolehkan anda melatih model tanpa memindahkan data peribadi. Ini melindungi privasi. Namun, ia mewujudkan satu masalah.
Peserta perlu menyumbangkan data dan kuasa pengkomputeran mereka. Ini melibatkan kos wang dan tenaga. Tanpa ganjaran, orang ramai tidak akan menyertai.
Tinjauan ini mengkaji cara untuk memberi ganjaran kepada peserta. Ia melihat pelbagai kaedah untuk memastikan rangkaian terus berfungsi.
Bidang utama yang diliputi:
- Mengapa mekanisme insentif penting untuk kestabilan rangkaian.
- Pelbagai jenis ganjaran untuk pembekal data.
- Cara untuk menghalang peserta yang tidak jujur daripada menipu.
- Model matematik yang digunakan untuk mengira pembayaran yang adil.
- Cabaran semasa dalam menskalakan sistem ini.
Anda memerlukan peraturan yang adil untuk membolehkan federated learning berfungsi pada skala besar. Kertas kerja ini memperincikan matematik dan logik di sebalik peraturan tersebut.
Baca tinjauan penuh di sini: https://dev.to/paperium/a-comprehensive-survey-of-incentive-mechanism-for-federated-learning-9pk
Komuniti pembelajaran pilihan: https://t.me/GyaanSetuAi