potential game

Federated learning model explores client self-interest and equilibrium transitions

研究人员开发了一个潜在博弈框架来模拟客户出于自身利益行事的联邦学习场景。该模型分析了客户在服务器奖励影响下的理性训练选择如何导致纳什均衡。研究表明，这些均衡会随着关键奖励因子发生非线性转变，可能导致客户在低努力和高努力水平之间切换。该论文还验证了该关键因子在联邦学习训练中的有效性。