面向隱私保護聯(lián)邦學(xué)習(xí)的激勵機制

摘要： 針對聯(lián)邦學(xué)習(xí)的隱私保護和數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，提出一種前景理論與差分隱私相結(jié)合的算法。根據(jù)前景理論從數(shù)據(jù)持有者效用最大化的角度，將數(shù)據(jù)持有者的激勵問題轉(zhuǎn)化為效用優(yōu)化問題，尋找最優(yōu)獎懲策略激勵用戶參與聯(lián)邦學(xué)習(xí)，構(gòu)建一種基于前景理論的演化博弈模型。利用局部穩(wěn)定性分析和數(shù)值模擬，分析該博弈模型在不同理論應(yīng)用場景下的演化趨勢。實驗結(jié)果表明，該方法能夠提高用戶參與聯(lián)邦訓(xùn)練的比例，增加最終共享的聯(lián)... （共10頁）