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摘要
跨筒仓联邦学习是一种重要的分布式机器学习范式，它在隐私保护、数据安全
方面有着独特的优势，能被广泛地应用在如智能工厂、医院、银行等场景。由于网
络的分布式特征，在跨筒仓联邦学习中如何激励组织积极地合作训练全局模型是一
个重要的研究方向，一方面不同组织训练成本和全局模型的精度需求不同，且组织
的计算和通信资源的稀缺性、私有性和异质性等特点导致组织间难以合作训练。另
一方面在训练过程中组织可能因为全局模型精度边际效用降低而对于使用多少数据
量难以抉择，这会导致各组织在训练过程中可能不愿意贡献过多自身
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