联邦学习激励机制综述
联邦学习允许你在不移动私有数据的情况下训练模型。这保护了隐私，但也带来了一个问题。
参与者必须提供其数据和计算能力。这会消耗他们的资金和能源。如果没有奖励，人们将不会参与。
本综述探讨了如何奖励参与者，并研究了维持网络运行的不同方式。
涵盖的关键领域：
- 激励机制对网络稳定性的重要性。
- 为数据提供者提供的不同类型的奖励。
- 如何防止不诚实的参与者作弊。
- 用于计算公平报酬的数学模型。
- 扩展这些系统时面临的当前挑战。
要实现联邦学习的大规模应用，需要公平的规则。本文深入剖析了这些规则背后的数学原理和逻辑。
在此处阅读完整综述：https://dev.to/paperium/a-comprehensive-survey-of-incentive-mechanism-for-federated-learning-9pk
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