需要时雇佣：基于竞拍的渐进参与者招募的联合学习
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。我们提出了基于拍卖的渐进参与者选择方案来解决联邦学习中遇到的评价偏见和冷启动问题，并通过实验表明，与现有方法相比，GPS-AFL 可以降低成本约 33.65%，平均提高总效用 2.91%。
该论文提出了两种联邦学习游戏模型，分别为COFL和CAFL。通过算法达到Nash平衡解决方案。COFL中存在free-riding现象，而CAFL模型可以缓解此现象。
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