低预算客户公平参与
通过联合考虑隐私预算和公平性的拍卖机制，在差分隐私联邦学习中同时优化服务器和客户端的效用。
Xin, Zhao · 汪秀敏 · 林伟伟 · Ng, Wing W.Y. · Kai, Liu
IEEE Transactions on Information Forensics and Security 2025
在客户端选择中引入公平性，确保低隐私预算的客户端也有机会参与训练过程，从而提升模型泛化能力。
所提拍卖机制被证明实现计算效率、个体理性、预算平衡、真实性和有保证的优化性能。
机制旨在同时优化服务器和客户端的效用，通过联合决策参与者选择和支付确定。