论文提出联邦学习贡献激励与参数学习机制

研究者 Drashthi Doshi、Avishek Ghosh、Swaprava Nath 提交论文，提出 UPBReD 与 2P-UPBReD 两种机制，目标是在联邦学习中同时激励客户端贡献数据并训练模型，其中前者以几何速率收敛到纳什均衡，后者通过预算平衡转移使完全贡献成为占优策略。 论文还提及 T-2P-UPBReD 机制，相关结论来自作者在论文摘要中的表述，尚未经独立验证。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。