MURIM：フェデレーテッドラーニングのための多次元評判に基づくインセンティブメカニズム

この記事は、フェデレーテッドラーニングのための新しいインセンティブメカニズムであるMURIMを紹介しています。評判に焦点を当てており、分散学習環境における参加と協力を促進するように設計されたシステムを示唆しています。多次元という側面は、評判を評価する際に、データの品質、貢献頻度、モデルのパフォーマンスなど、さまざまな要素を考慮することを示唆している可能性があります。「ArXiv」をソースとして使用していることから、これはプレプリントの研究論文であり、新しい、まだ査読されていない可能性のある研究であると考えられます。

• •評判に基づくインセンティブメカニズムに焦点を当てています。
• •フェデレーテッドラーニング環境向けに設計されています。
• •評判評価に多次元アプローチを採用しています。
• •ArXivでプレプリントとして公開されています。