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FLMarket: Enabling Privacy-Preserving Pre-training Data Pricing for Federated Learning
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出FLMarket系统，旨在解决联邦学习中的数据定价机制不足问题。该系统结合两阶段拍卖与安全协议，提升了数据的效用和隐私保护。实验结果表明，FLMarket选定的客户端训练精度提高超过10%，且准确度和运行速度显著提升。
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关键要点
- FLMarket系统旨在解决联邦学习中数据定价机制不足的问题。
- 该系统结合了两阶段拍卖与安全协议，以提升数据的效用和隐私保护。
- 实验结果显示，FLMarket选定的客户端训练精度提高超过10%。
- FLMarket在训练期间比基线提高了2%以上的准确度和3倍的运行速度。
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