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Contribution Assessment

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WallStreetFeds: Client-Specific Tokens as Investment Vehicles in Federated Learning

Aequa: Fair Model Rewards in Collaborative Learning via Slimmable Networks

DPVS-Shapley:Faster and Universal Contribution Evaluation Component in Federated Learning

CoAst: Validation-Free Contribution Assessment for Federated Learning based on Cross-Round Valuation

Redefining Contributions: Shapley-Driven Federated Learning

Proof-of-Contribution-Based Design for Collaborative Machine Learning on Blockchain

출처: Papers with Code · CC BY-SA 4.0. 아카이브 자료와 새로 수집한 논문은 별도로 관리합니다.