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摘要： 这篇论文提出了两种贡献测量的方法，水平FL的删除方法和垂直FL的Shapley值分组特征法。 水平FL：特征相同样本不同 删除方法：每次删除某一个参与者重新训练，贡献 = 原模型-新模型 ，该贡献就是此参与者贡献。 垂直FL：特征不同样本相同 shapley值计算特征的重要性，重要性就是它的贡献 笔 阅读全文

摘要： 精翻：https://blog.csdn.net/weixin_43978453/article/details/104947600 挑战：客户端自身存在计算与通信成本，不给足够的好处不愿意参与训练。 方法：基于合约理论设计了一种激励机制，可有效激励有着高质量数据的客户端加入联邦学习。 思路：贡献的 阅读全文