Right Reward Right Time

联邦学习框架激励早期高质量贡献

研究人员开发了一种名为“恰当时间给予恰当奖励”（R3T）的新激励框架，以解决联邦学习中的效率低下问题。该框架专门针对关键学习期（CLP），即低质量贡献可能永久损害全局模型性能的早期阶段。R3T 旨在通过考虑客户端系统能力、努力程度和加入时间，在这些关键阶段吸引高质量的贡献，从而最大化云的效用。模拟表明，R3T 可将训练速度提高 2-3 倍，将所需的客户端池减少高达 47.6%，并将最终准确率提高高达 9%。