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主动学习中的激励合作
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内容提要

该研究提出了基于博弈论的联邦学习合作框架，考虑代理的激励因素，实现稳定和无嫉妒均衡。证明了激励考虑的方法可以更有效地降低样本复杂度。

🎯

关键要点

  • 提出了一种基于博弈论的联邦学习合作框架。
  • 考虑了代理的激励因素以实现稳定和无嫉妒均衡。
  • 描述了代理在拥有学习目标和较低样本负担时的合作状态。
  • 证明了考虑激励因素的方法能更有效地降低样本复杂度。
🏷️

标签

博弈论 合作框架 样本复杂度 激励因素 联邦学习
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