本文探讨了联邦学习中客户端如何基于理性自利选择训练努力，提出了潜在博弈框架，并建立了纳什均衡的存在性。研究表明，在特定奖励因子下，客户端的训练效果显著提升，为服务器选择最优奖励因素提供了新见解。

A Potential Game Perspective in Federated Learning
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